Магістерські роботи (ІПІ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Програмне забезпечення для виявлення та розпізнавання тексту в документах нетекстового формату(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Дишкант, Лариса Леонідівна; Крамар, Юлія МихайлівнаРозмір пояснювальної записки – 161 аркуш, містить 46 ілюстрацій, 24 таблиці, 6 додатків, 57 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему зумовлена зростанням обсягів цифрової інформації, зокрема сканованих документів. Наявні програмні аналоги не забезпечують очікувано бажаний результат. Щоб отримати коректний текст, що буде відображати повністю оригінальний документ потрібно ефективні інструменти для його обробки та аналізу. Постійний прогрес в області машинного навчання та глибокого навчання відкриває нові можливості для підвищення точності та швидкості розпізнавання тексту. Технології OCR дозволяють автоматизувати рутинні завдання, такі як введення даних, архівування документів, пошук інформації, що підвищує продуктивність, знижує витрати та заощаджує час. Виявлено потребу в розробці програмного забезпечення виявлення та розпізнавання тексту в документах нетекстового формату шляхом застосування сучасних нейронних мереж. Мета дослідження. Основною метою є покращити точність виявлення та розпізнавання тексту в документах нетекстового формату. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення розпізнавання тексту. Предмет дослідження: метод, алгоритми та архітектура програмного забезпечення виявлення та розпізнавання тексту в документах нетекстового формату спрямовані на підвищення точності. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: 一 проаналізувати наявні рішення для визначення потрібних покращень точність виявлення та розпізнавання тексту в документах нетекстового формату; 一 розробити метод з застосуванням сучасних нейронних мереж для виявлення та розпізнавання тексту в документах не текстового формату; 一 розробити програмне рішення; 一 дослідити та оцінити ефективність запропонованого рішення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що запропоновано узагальнену модель програмної системи OCR, яка описує повний цикл обробки зображення, від попередньої підготовки до післяобробки результату, та адаптована до роботи з різнорідними типами документів. Удосконалено підхід до виявлення тексту в нетекстових документах шляхом поєднання традиційних методів попередньої обробки та застосування глибинних архітектур нейронних мереж, що забезпечує підвищення точності розпізнавання тексту, швидкодії та продуктивності праці. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що реалізовані та поєднані методи обробки зображення, використання двох OCR-двигунів і автоматичного failback та фреймворку PyQt5 в межах одного застосунку простого використання та нативного інтерфейсу користувача. Дана система є корисна для державних підприємств при роботі з сканованими документами та зображеннями, що дозволить оптимізувати рутинні завдання з введення даних, архівування та підвищить продуктивність і заощадить час. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Дишкант Л.Л. Програмне забезпечення виявлення та розпізнавання тексту в документах не текстового формату / Дишкант Л.Л., Крамар Ю.М. // Матеріали IX Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025) – м. Київ: НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», 26-28 листопада 2025 р.Документ Відкритий доступ Програмне забезпечення для інтелектуального аналізу економічної доцільності інвестиційних проєктів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Горпінченко, Яна Станіславівна; Вєчерковська, Анастасія СергіївнаРозмір пояснювальної записки – 142 аркуші, містить 1 ілюстрацію, 6 таблиць, 11 додатків, 77 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему автоматизації аналізу економічної доцільності інвестиційних проєктів у програмних системах, зокрема відсутність ефективних методів прогнозування успішності проєктів в умовах невизначеності та обмежені можливості адаптації до динамічних ринкових змін, показано основні особливості існуючих рішень проблеми, їх переваги та недоліки. Виявлено потребу в удосконаленні програмного забезпечення для аналізу інвестиційних проєктів шляхом інтеграції адаптивних моделей машинного навчання з класичними методами оцінки ефективності, що забезпечить підвищення точності аналізу та оперативність прийняття інвестиційних рішень. Мета дослідження. Основною метою є удосконалення програмного забезпечення для автоматизованої оцінки інвестиційних проєктів з використанням машинного навчання. Об’єкт дослідження: Процеси аналізу економічної доцільності інвестиційних проєктів. Предмет дослідження: Методи машинного навчання, архітектурні рішення програмних систем та підходи для удосконалення програмного забезпечення аналізу економічної ефективності інвестиційних проєктів. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − Дослідження теоретичних основ аналізу економічної ефективності інвестиційних проєктів. − Аналіз сучасних підходів і методів машинного навчання для прогнозування економічних показників. − Визначення ключових параметрів, що впливають на доцільність інвестиційних проєктів. − Розробка архітектури програмного забезпечення для аналізу інвестицій. − Реалізація моделей машинного навчання для прогнозування ефективності інвестиційних рішень. − Тестування та оцінювання точності розробленої системи. − Практична апробація програмного продукту на прикладі реальних або симуляційних інвестиційних даних. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що запропоновано удосконалене програмне забезпечення, яке інтегрує адаптивні моделі машинного навчання з класичними методами інвестиційного аналізу через застосування ансамблевих методів та динамічного перенавчання моделей. Запропоноване рішення забезпечує підвищення точності оцінки ризиків інвестиційних проєктів, адаптивність системи до змінних ринкових умов та автоматизацію процесу прийняття інвестиційних рішень. Результат досягнутий шляхом розробки гібридної архітектури програмної системи, що поєднує ансамблеві методи машинного навчання з класичними алгоритмами економічного аналізу. Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні інструменту, що дозволяє підприємствам, інвесторам і фінансовим аналітикам більш обґрунтовано оцінювати доцільність інвестиційних проєктів. Використання програмного забезпечення сприяє зменшенню фінансових ризиків, підвищенню ефективності управління ресурсами та оптимізації інвестиційної діяльності. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Програмне забезпечення для аналізу економічної доцільності інвестиційних проєктів з використанням моделей машинного навчання / Горпінченко Я. С., Вєчерковська А.С. // Матеріали IX Міжнародної науковопрактичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. Матеріали конференції. – Київ. – 2025. 26–28 листопада 2025р.Документ Відкритий доступ Програмний засіб для інтелектуального аналізу SEO-параметрів вебресурсів та автоматичної генерації рекомендацій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Вакарчук, Каміла Андріївна; Полупан, Юлія ВікторівнаРозмір пояснювальної записки – 145 аркушів, містить 13 ілюстрацій, 22 таблиці, 5 додатків, 26 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему інтелектуального аналізу SEO-параметрів вебресурсів та автоматичної генерації рекомендацій для їх оптимізації. SEO (Search Engine Optimization) є ключовим елементом просування вебсайтів у пошукових системах, і від правильного налаштування параметрів залежить ефективність роботи вебресурсу. Виявлено потребу у створенні програмного засобу, який дозволяє автоматизувати процес збору, аналізу та оцінки SEO-параметрів, а також надає рекомендації для підвищення видимості сайту в пошукових системах. Мета дослідження. Метою роботи є розробка програмного засобу для інтелектуального аналізу SEO-параметрів вебресурсів та автоматичної генерації пріоритезованих рекомендацій щодо їх оптимізації. Об’єкт дослідження: процес комплексної SEO-оптимізації вебресурсів на основі технічних та контентних SEO-показників. Предмет дослідження: методи, моделі та алгоритми інтелектуального аналізу SEO-показників вебресурсів і формування автоматизованих рекомендацій щодо їх оптимізації. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: - провести огляд наявних програмних рішень для SEO-аудиту та оцінити їх переваги й недоліки; - розробити методи автоматизованого збору, обробки та оцінки SEO параметрів; - розробити удосконалені пріоритезованих алгоритми рекомендацій щодо автоматичної генерації SEO-оптимізації для досліджуваного вебресурсу; - створити програмний засіб для автоматичного збору даних, їх обробки та генерації рекомендацій; - провести тестування програмного засобу та оцінити ефективність його роботи. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в розробці програмного рішення, яке забезпечує автоматизоване формування пріоритизованих рекомендацій щодо оптимізації сайтів. Результат досягнутий шляхом розробки методики кластеризації SEO-показників, що дає змогу автоматично визначати найбільш значущі показники на основі вагових коефіцієнтів та поєднувати їх з величиною відставання сайту від значень ТОП-конкурентів, формуючи індивідуальні пріоритети для покращення ранжування. Практичне значення. Удосконалений програмний засіб може бути застосований власниками вебресурсів, маркетологами та SEO-фахівцями для автоматизації аналізу SEO-параметрів та підвищення ефективності просування сайтів. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на VІІІ Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech2025)». Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: – Вакарчук К.А., Полупан Ю.В. Програмний засіб для видачі рекомендацій з вирішення SEO-завдань інтернет-ресурсу. Матеріали VIII Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. 13-15 травня 2025 р., Київ, Україна.Документ Відкритий доступ Адаптивна бібліотека для проксі-сервлетів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Шекера, Михайло Олександрович; Зенів, Ірина ОнуфріївнаРозмір пояснювальної записки – 146 аркушів, містить 7 ілюстрацій, 14 таблиць, 30 лістингів коду та 29 посилань на джерела. Актуальність теми. Перехід від монолітних до мікросервісних архітектур створив нові виклики в організації комунікації між сервісами. Існуючі рішення для проксування HTTP-запитів у Java-екосистемі мають суттєві обмеження: жорстку прив'язку до конкретної інфраструктури (Eclipse Jetty ProxyServlet), надмірну складність налаштування та залежність від фреймворків (Netflix Zuul), обмежену функціональність базових можливостей (Charon Spring Reverse Proxy). Виявлено потребу в розробці адаптивної бібліотеки, яка поєднує гнучкість архітектури з простотою використання та забезпечує незалежність від конкретних реалізацій HTTP-клієнтів. Мета дослідження. Основною метою дослідження є вдосконалення процесу інтеграції прикладних програм із шлюзом API (API Gateway) шляхом створення легковісної бібліотеки, яка вирішує проблему складності налаштування та підтримки безпечної комунікації між мікросервісами та зовнішніми клієнтами через централізовану точку входу на базі серверних технологій. Об'єкт дослідження: процеси проксування HTTP-запитів у розподілених Java-системах. Предмет дослідження: методи та архітектурні рішення для реалізації динамічної маршрутизації, модифікації запитів та механізмів стійкості в контексті Java Servlet API. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − провести аналіз існуючих архітектурних підходів до проксування HTTP запитів та виявити обмеження наявних технічних рішень; − розробити метод адаптивного проксування з модульною архітектурою, що забезпечує незалежність від конкретних реалізацій HTTP-клієнтів; − створити адаптивну бібліотеку для проксі-сервлетів з підтримкою гнучкої маршрутизації, механізмів відмовостійкості та оптимізації продуктивності; − розробити засоби інтеграції бібліотеки з популярними Java-фреймворками та середовищами розгортання. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що набув подальшого розвитку метод адаптивного проксування HTTP-запитів через застосування модульної архітектури з абстракцією клієнтів протоколу, що на відміну від існуючих підходів (Eclipse Jetty ProxyServlet, Netflix Zuul, Spring Cloud Gateway) забезпечує незалежність від конкретних реалізацій HTTP-клієнтів та дозволяє динамічно обирати оптимальну реалізацію залежно від вимог до продуктивності та відмовостійкості системи. Результат досягнутий шляхом розробки системи абстракції HTTP-клієнтів, математичної моделі маршрутизації та механізмів забезпечення відмовостійкості. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблено адаптивну бібліотеку для проксі-сервлетів у вигляді програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом, що включає: модульну архітектуру з підтримкою множинних HTTP-клієнтів (Apache HttpClient, OkHttp, Java HTTP Client); гнучку систему маршрутизації з підтримкою правил на основі шляхів, заголовків та методів HTTP; механізми забезпечення відмовостійкості (Circuit Breaker, Retry Pattern, Fallback); засоби оптимізації продуктивності (Connection Pooling, асинхронна обробка, багаторівневе кешування); інтеграцію зі Spring Boot. Бібліотека може використовуватись як основа для побудови API Gateway, проксі сервісів та інтеграційних шлюзів у мікросервісних архітектурах. Експериментальні вимірювання демонструють здатність системи обробляти понад 10 000 запитів на секунду при типових конфігураціях апаратного забезпечення. Зв'язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025) – м. Київ, листопад 2025 р. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1. Шекера М.O. Адаптивна бібліотека для проксі-сервлетів / М.O. Шекера, І.O. Зенів // Матеріали IX Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025)– м. Київ: НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», листопад 2025 р.Документ Відкритий доступ Програмний комплекс підтримки інженерно-наукових розрахунків в галузі машинобудування(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Кононов, Максим Анатолійович; Лісовиченко, Олег ІвановичРозмір пояснювальної записки – 174 аркушів, містить 13 ілюстрацій, 18 таблиць, 3 додатки, 52 посилання на джерела. Актуальність теми. Підприємства дуже часто стикаються з багатьма обчислювальними задачами, природа яких багатогранна й різноманітна. Існуючі програмні продукти є або досить вимогливими до апаратних ресурсів комп'ютера, або вони потребують навчання персоналу і мають надмірну функціональність, або їх недостатньо для вирішення багатьох специфічних задач в машинобудуванні. Стандартних можливостей мов програмування часто не вистачає, щоб оперувати числами великої довжини. Це ускладнює задачі створення специфічних обчислювальних програмних продуктів. В свою чергу чисельні методи вимагають використання чисел великої розрядності та керованої точності обчислень. У зв'язку з цим особливої актуальності набувають рішення, які працюють з довгою арифметикою, забезпечуючи підтримку обчислень із практично необмеженою кількістю цифр. Деякі розробки не є оптимальними в плані швидкодії або мають обмежену функціональність. Виявлено потребу в створенні програмного забезпечення, яке якісно вирішує обчислювальні задачі з регульованою точністю. Мета дослідження: покращення швидкодії, ефективності та зручності програмних засобів для виконання інженерно-наукових розрахунків у галузі машинобудування. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення для виконання інженерно-наукових розрахунків. Предмет дослідження: моделі побудови програмного забезпечення для виконання інженерно-наукових розрахунків в галузі машинобудування, алгоритми довгої арифметики та методи їх тестування. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: - створити програмне забезпечення для вирішення деяких обчислювальних задач з машинобудування, зокрема обчислення ваги металопрокату, ваги або довжини троса, розривного зусилля та діаметра каната; - розробити власні рішення в галузі довгої арифметики: функції для виконання основних арифметичних операцій, а також генератори випадкових наддовгих цілих та дробових чисел у заданому діапазоні або із заданою довжиною, створити рішення для генерування та обчислення випадкових математичних виразів із наддовгими числами; - перевірити швидкодію та довести вірність результатів обчислень; - виконати порівняльний аналіз ефективності власних рішень з популярною бібліотекою GNU Multiple Precision Arithmetic Library, використовуючи форки MPIR та MPFR; - за допомогою сторонніх бібліотек створити більш точний аналог програмного засобу для обчислення степеня наддовгого числа; - вирішити проблеми кросплатформеності та інтеграції нашої бібліотеки в інші програмні продукти. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, було забезпечено відсутність помилок у власній реалізації рішень на базі довгої арифметики за рахунок формалізованих методів перевірки коректності обчислень. Запропоновано метод комбінованого функціонально- продуктивнісного тестування різних бібліотек для роботи з обчислювальними інструментами, в результаті чого отримано нові експериментальні дані порівняння швидкодії. Розроблено комплексний підхід до реалізації довгої арифметики у множинних системах числення. Набула подальшого розвитку архітектура інтеграції обчислювального ядра з модулями предметно-орієнтованих розрахунків та методологія розробки галузево-орієнтованих обчислювальних систем з відкритою архітектурою. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що створений програмний продукт сприяє підвищенню продуктивності роботи інженерів та скороченню виробничих витрат, знижує потребу в більш складних рішеннях, масштабується, містить функції регулювання точності та доведення вірності результатів обчислень. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на державному підприємстві «Суднобудівний завод імені 61 комунара» (належить до концерну «Укроборонпром»), що підтверджується відповідною довідкою про впровадження.Документ Відкритий доступ Методи та програмні засоби для аналізу музичних вподобань(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Тюменцев, Іван Олегович; Лісовиченко, Олег ІвановичРозмір пояснювальної записки – 119 аркушів, містить 64 ілюстрації, 10 таблиць, 2 додатки, 13 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему аналізу музичних уподобань користувачів у контексті стрімкого зростання обсягів музичних даних і популярності потокових сервісів. Показано особливості наявних підходів, їх сильні сторони та обмеження. Виявлено потребу в удосконаленні інструментів, здатних забезпечувати точну персоналізовану аналітику та підвищувати залученість користувачів. Мета дослідження. Основною метою є підвищення ефективності аналізу музичних уподобань користувачів шляхом використання сучасних методів обробки великих даних та формування персоналізованої музичної аналітики. Об’єкт дослідження: процес аналізу музичних уподобань користувачів. Предмет дослідження: методи та алгоритми обробки даних про музичні уподобання користувачів для формування персоналізованих рекомендацій. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: – Визначення вимоги до платформи для аналізу музичних уподобань; – Проектування архітектури веб платформи з урахуванням можливості інтеграції зі сторонніми музичними сервісами; – Реалізація інтерфейсів для збору та аналізу музичних уподобань; – Реалізація інструментів інтерактивної взаємодії з користувачем; – Перевірка ефективності. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що удосконалено методологію розробки вебдодатків для аналізу музичних уподобань користувачів шляхом інтеграції сучасних алгоритмів обробки великих даних, методів персоналізації рекомендацій та механізмів масштабованості й безпеки, що забезпечує підвищення точності та ефективності формування музичної аналітики. Результат досягнутий шляхом розробки прикладного програмного забезпечення. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому , що результати дослідження забезпечують покращення персоналізованих рекомендацій та аналітики для стрімінгових сервісів, музичної індустрії й користувачів, з можливістю адаптації під інші медіаплатформи. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського".Документ Відкритий доступ Програмний засіб розподілу навантаження порталу служби підтримки на базі моделі для узагальнення тексту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Цуканова, Марина Сергіївна; Ліхоузова, Тетяна АнатоліївнаРозмір пояснювальної записки – 104 аркуші, містить 34 ілюстрації, 22 таблиці, 6 додатків, 10 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему обробки запитів у службах підтримки, показано основні особливості існуючих рішень проблеми, їх переваги та недоліки. Виявлено потребу в розробці програмного засобу розподілу навантаження порталу служби підтримки. Мета дослідження. Основною метою є підвищення ефективності роботи служби підтримки ІТ відділу шляхом розробки програмного засобу, що автоматизує процеси класифікації та розподілу текстових заявок на основі адаптованих моделей аналізу тексту. Досягнення мети передбачає часткову автоматизацію обробки запитів для пришвидшення їх опрацювання. Критерієм ефективності виступає швидкість опрацювання заявок. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення розподілу навантаження порталу служби підтримки. Предмет дослідження: методи та засоби автоматизації процесу обробки заявок та визначення терміновості заявки з її тексту. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − проаналізувати існуючі підходи та програмних засобів для автоматизації обробки запитів в ІТ-службах підтримки; − розробити ієрархічну модель класифікації текстових запитів, що фільтрує релевантні запити та визначає конкретний тип ІТ-проблеми; − розробити алгоритм автоматичного розподілу заявок між співробітниками на основі визначеного типу завдання; − реалізувати програмний засіб у вигляді вебпорталу, що інтегрує розроблену ієрархічну модель та алгоритм розподілу завдань; − оцінити ефективність запропонованого рішення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що було набуто подальшого розвитку застосування NLP-моделей для автоматизації процесів ІТ-підтримки. Результат досягнутий шляхом інтеграції ієрархічної класифікації з алгоритмом розподілу завдань, що враховує компетенції та навантаження виконавців. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що було розроблено програмний засіб розподілу навантаження, що дозволить скоротити час обробки заявок, тим самим збільшити швидкість реагування на проблеми та збільшити ефективність роботи організації. Розроблений модуль можна буде використати у роботі служб ІТ підтримки різних компаній. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Цуканова М.С., Ліхоузова Т.А. Програмний засіб розподілу навантаження порталу служби підтримки на базі моделі для узагальнення тексту // ІХ Міжнародна науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). Матеріали конференції. 26-28 листопада 2025 р. Київ.Документ Відкритий доступ Методи та програмне забезпечення для проведення лабораторних занять(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Яремчук, Денис Валентинович; Фіногенов, Олексій ДмитровичРозмір пояснювальної записки – 144 аркуші, містить 39 ілюстрацій, 52 таблиці, 3 додатки, 27 посилань на джерела. Актуальність теми. Актуальність роботи зумовлена тим, що наявні засоби проведення лабораторних занять у закладах вищої освіти не повною мірою відповідають потребам викладачів і студентів. Традиційні підходи часто не враховують специфіку оптимізаційних задач і не дозволяють моделювати умови з обмеженою кількістю запитів чи їх частотою, що важливо для глибшого розуміння теми. Ситуацію ускладнює наявність великої кількості готових рішень в інтернеті, що зменшує мотивацію студентів до самостійного пошуку відповідей, а також перехід до дистанційного навчання, який обмежує безпосередній контроль викладача. Крім того, активне використання штучного інтелекту для автоматичного розв’язання завдань призводить до втрати навчальної цінності практичних робіт і потребує нових підходів до організації освітнього процесу. Мета дослідження. Основною метою є наближення подібності умов виконання лабораторних робіт до реальних задач при аналізі складних об’єктів. Об’єкт дослідження: Процес організації та проведення лабораторних занять з використанням сучасних інформаційних технологій. Предмет дослідження: Методи, інструменти та програмне забезпечення, що реалізують підтримку лабораторних занять з використанням методу «чорної скрині». Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − провести аналіз систем автоматизованого тестування знань, видів аналізу складних об’єктів і визначити їхні переваги та недоліки; − розробити вимоги до функціональності, архітектури та інтерфейсу вебзастосунку; − розробити власне програмне забезпечення з використанням сучасних технологій з реалізацією взаємодії із системою у вигляді чорної скрині; − перевірити якість розробленого рішення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в удосконаленні архітектури програмного забезпечення для проведення лабораторних занять, за рахунок імплементації методу «чорної скрині» та алгоритмів процесів виконання обчислювальних задач, що наближає аналіз складного об’єкту до реальних умов і вимагає від студентів приділяти увагу ефективності реалізації обчислювальних процедур та розуміння їх особливостей. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблене програмне забезпечення створює умови для проведення повноцінних досліджень складного об’єкта з використанням ітераційних методів, завдяки приховуванню формалізованого опису об’єкта та реалізації механізму багаторазового запиту результатів моделювання. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології SoftTech-2025» – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Яремчук Д.В., Фіногенов О.Д. Методи та програмне забезпечення для проведення лабораторних занять // ІХ Міжнародна науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). Матеріали конференції. 26-28 листопада 2025 р. Київ.Документ Відкритий доступ Метод та програмний засіб системи віртуального помічника для цифрових звукових робочих станцій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Хусід, Максим Михайлович; Сарнацький, Владислав ВіталійовичРозмір пояснювальної записки – 123 аркуша, містить 16 ілюстрацій, 38 таблиць, 5 додатків, 25 посилань на джерела. Актуальність теми. Часто користувачі цифрових звукових робочих станцій (музиканти, аудіо-інженери), стикаються з проблемою генерування нових ідей при написанні музики. Також, без глибокого знання музичної теорії, може поставати проблема підбору вдалої послідовності акордів, оскільки це може зайняти невизначену кількість часу і не надати бажаного результату. Мета дослідження. Підвищення ефективності цифрових звукових робочих станцій шляхом розробки та впровадження програмного засобу віртуального помічника для автоматизації рутинних операцій і підтримки творчого процесу. Об’єкт дослідження: Програмне забезпечення систем віртуальних асистентів для цифрових звукових робочих станцій. Предмет дослідження: Архітектурні рішення, методи, моделі та засоби побудови програмного забезпечення системи віртуального асистента, інтегрованого в середовище цифрової звукової робочої станції. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: 1) проаналізувати сучасні методи розпізнавання акордів і генерації акордових послідовностей, таких як: машинне навчання, спектральний аналіз та частотно-часові перетворення, LSTM/Transformer моделі; 2) розробити архітектуру системи-помічника з інтеграцією аудіо-аналізу та генерації акордів у середовище DAW; 3) реалізувати модулі системи; 4) оцінити ефективність рішення за точністю розпізнавання, швидкодією та якістю згенерованих пропозицій. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що вперше створено програмний засіб системи віртуального помічника для цифрових звукових робочих станцій, інтегрований в їх архітектуру та орієнтований на підтримку творчого процесу шляхом формування рекомендацій щодо акордових прогресій на основі аналізу вхідного аудіосигналу. Запропоноване рішення відрізняється від подібних існуючих систем, зокрема сервісів автоматичної генерації музики та аналізу аудіо, тим, що забезпечує інтерактивну взаємодію з користувачем і спрямоване на доповнення, а не заміщення творчої діяльності музиканта. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблено програмний засіб, який може бути використаний у творчій діяльності музикантів, аранжувальників і звукорежисерів для прискорення процесу створення композицій та підвищення якості гармонійних рішень. Отримані результати можуть бути використані в навчальних цілях та у подальших дослідженнях у сфері музичних інформаційних систем. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Хусід М.М. МЕТОД ТА ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ СИСТЕМИ ВІРТУАЛЬНОГО ПОМІЧНИКА ДЛЯ ЦИФРОВИХ ЗВУКОВИХ РОБОЧИХ СТАНЦІЙ // Матеріали VIII Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). 2) Хусід М.М. МЕТОД ТА ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ СИСТЕМИ ВІРТУАЛЬНОГО ПОМІЧНИКА ДЛЯ ЦИФРОВИХ ЗВУКОВИХ РОБОЧИХ СТАНЦІЙ // Матеріали IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025).Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення для проведення виставок картин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Харчук, Назарій Олександрович; Павлов, Олександр АнатолійовичРозмір пояснювальної записки – 113 аркушів, містить 32 ілюстрації, 24 таблиці, 3 додатки, 27 посилань на джерела. Актуальність теми. Підвищення об’єктивності проведення онлайн конкурсів творчих робіт, що часто супроводжуються високим рівнем суб’єктивності, з використанням експертів різної професійності та автоматизація процесу організації онлайн-виставок є актуальною, бо тільки у цьому випадку виникає довіра глядачів до результатів проведених онлайн конкурсів і ефективності організації онлайн-виставок у цілому. Мета дослідження. Спростити організацію онлайн-виставок та підвищити ефективність організації онлайн-конкурсів за рахунок створення оригінального програмного забезпечення, що використовує формальні моделі та модифіковані методи прийняття рішень. Об’єкт дослідження: Програмне забезпечення для проведення онлайн виставок та онлайн-конкурсів. Предмет дослідження: Організація онлайн-виставок, моделі та методи організації онлайн-конкурсів художніх експонатів. Задачі, що вирішуються у роботі. Розробка програмного забезпечення для організації онлайн-виставок картин та проведення онлайн-конкурсів, яке забезпечить ефективне управління процесами публікації, голосування та оцінювання робіт, враховуючи специфіку масового глядацького та експертного оцінювань, а також адаптацію до великої кількості конкурсних заявок. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: - аналіз існуючого програмного забезпечення, моделей та методів організації творчих онлайн-конкурсів; - формулювання вимог до організації творчих онлайн-конкурсів; - розробка моделей та методів прийняття рішень для організації творчих онлайн-конкурсів; - формулювання вимог до програмного забезпечення; - обґрунтування обраної архітектури програмного забезпечення; - розробка програмного забезпечення, що реалізує підтримку процесу організації онлайн-виставок та онлайн-конкурсів картин; - оцінка ефективності запропонованого рішення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає у створенні оригінальних моделей та методів прийняття рішень для організації онлайн-конкурсів, а також оригінального програмного забезпечення, що ефективно реалізує запропоновані моделі та методи. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблене програмне забезпечення дозволяє ефективно організовувати онлайн-виставки та онлайн-конкурси художніх експонатів, зокрема картин. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на VIII Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)» – м. Київ, 13-15 травня 2025 року. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Павлов О.А., Харчук Н.О. Алгоритми колективного прийняття рішень для вибору переможців конкурсів картин // Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025): матеріали тез доповідей VIII Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «SoftTech-2025» – м. Київ: НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», 13-15 трав. 2025 р. С. 124–127.Документ Відкритий доступ Платформа для проведення змагань зі штучного інтелекту з підтримкою багатомовного програмування та візуалізації ігрового процесу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Євтушок, Олег Михайлович; Фіногенов, Олексій ДмитровичРозмір пояснювальної записки – 191 аркуш, містить 13 ілюстрацій, 8 таблиць, 1 додаток, 22 посилання на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему відсутності універсальної платформи для проведення змагань алгоритмів штучного інтелекту з підтримкою різних мов програмування, детальними метриками та інтерактивною візуалізацією. Запропоноване рішення спрямоване на гейміфікацію навчального процесу й дослідницьких експериментів, забезпечуючи безпечне виконання коду через Docker-контейнери та прозоре відтворення ігрових сценаріїв. Мета дослідження. Розробити веб-платформу для організації турнірів між алгоритмами штучного інтелекту з підтримкою кількох мов програмування та інтегрованою візуалізацією ігрового процесу. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення для організації й проведення змагань алгоритмів штучного інтелекту у навчальних і дослідницьких цілях. Предмет дослідження: методи та засоби реалізації змагальних платформ із підтримкою багатомовного виконання коду й візуалізації алгоритмів. Для досягнення мети сформульовано такі завдання: – дослідити сучасні підходи до створення змагальних платформ, механізми візуалізації алгоритмів і способи безпечного виконання коду; – розробити модульну архітектуру, що підтримує підключення різних мов і нових ігрових рушіїв через інтерфейси GameEngine/BotExecutor; – створити систему управління турнірами з реєстрацією, запуском, повторним прогоном і збереженням реплеїв; – побудувати веб-інтерфейс з інтерактивною візуалізацією кроків гри, легендами та метриками; – провести тестування й задокументувати результати, включно зі Swagger доступом до API та моніторингом Docker-контейнерів. Наукова новизна: набули подальшого розвитку методи гейміфікації навчання розробці алгоритмів: запропонована платформа підтримує багатомовне виконання (Python, Java, можливість розширення), командні режими й покрокові реплеї з детальними тлумаченнями показників, що розширює інструментарій для практичного вивчення штучного інтелекту. Практичне значення полягає в тому, що розроблена система може застосовуватись у навчальних закладах для об’єктивного оцінювання студентських рішень, у внутрішніх хакатонах компаній, а також у дослідницьких лабораторіях для швидкого створення симуляцій і змагань між агентами, забезпечуючи безпечне виконання коду та візуалізацію результатів. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмного забезпечення (назва кафедри/університету згідно з офіційними даними). Апробація. Основні результати представлені на VІІІ Міжнародній науково-практичній конференції молодих учених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Публікації. Матеріали дослідження опубліковані в тезах конференції SoftTech-2025 (секція кафедри інформатики та програмної інженерії).Документ Відкритий доступ Адаптивний MQTT-шлюз для вузьких IoT-каналів (NB-IoT/LoRa)(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ніконоров, Андрій Олексійович; Поперешняк, Світлана ВолодимирівнаРозмір пояснювальної записки – 110 аркушів, містить 9 ілюстрацій, 34 таблиці, 4 додатки, 25 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему ефективної доставки IoT-телеметрії у вузькосмугових каналах зв’язку NB-IoT та LoRaWAN з використанням брокерної моделі MQTT, показано основні особливості існуючих протоколів і підходів до телеметрії в LPWAN-мережах, їх переваги та недоліки щодо затримок, втрат і використання ресурсу каналу. Виявлено потребу в розробці адаптивного MQTT-шлюзу, який у реальному часі підлаштовує формат, частоту та надійність передавання під стан каналу без модифікації брокера. Мета дослідження. Основною метою є підвищити ефективність і надійність доставки IoT-телеметрії у вузькосмугових каналах (NB-IoT/LoRa) шляхом адаптації параметрів передавання в реальному часі та використання можливостей MQTT v5 без змін у брокері. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення для збору, трансформації та транспортування IoT‑телеметрії (NB‑IoT/LoRa) у вузькосмугових LPWAN‑мережах. Предмет дослідження: процеси розроблення, модифікації та забезпечення якості програмного забезпечення адаптивної телеметрії, а також методи побудови й експериментальної оцінки політик адаптації для MQTT-шлюзу, орієнтованих на досягнення цільових показників якості обслуговування. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − проаналізувати існуючі протоколи та підходи до телеметрії в NB‑IoT/LoRa та вимоги до якості доставки даних; − сформулювати вимоги до адаптивного MQTT‑шлюзу й побудувати модель SLO/SLI для вузьких IoT‑каналів; − розробити функціональну алгебру політик та FRP‑модель оцінювання стану каналу для опису адаптації телеметрії; − реалізувати адаптивний MQTT-шлюз на основі розробленої моделі без внесення змін до брокера; − провести експериментальні дослідження із емуляцією умов NB-IoT/LoRaWAN та порівняти адаптивну схему зі статичною за критеріями трафіку, затримки, втрат та стабільності. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що запропоновано формальну функціональну алгебру політик і FRP-модель для побудови адаптивного MQTT-шлюзу у вузькосмугових IoT-мережах, яка на відміну від існуючих рішень розглядає формат, батчинг, швидкість і рівень надійності як єдиний конвеєр чистих перетворень над потоком телеметрії, забезпечує формальні інваріанти стабільності (обмежені черги, відсутність осциляцій) та має операційне відображення на механізми MQTT v5 без модифікації брокера. Результат досягнутий шляхом побудови алгебри операторів Encode/Delta/Batch/Throttle/QoS/Timeout, використання FRP-сигналів для оцінювання стану каналу та інтеграції цих механізмів із можливостями MQTT v5. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблено референсну архітектуру і програмну реалізацію адаптивного MQTT-шлюзу, у якій політики Encode, Delta, Batch, Throttle, QoS та Timeout об’єднані в межах одного застосунку й інтегровані з системою моніторингу на основі Prometheus та Grafana. Дана система може використовуватися як проміжний програмний компонент між IoT-пристроями та наявним MQTT-брокером без змін у брокері та впроваджуватися в системах розумних міст, аграрного сектору, промислової телеметрії, моніторингу довкілля й інфраструктурної безпеки. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію у доповідях на VI Міжнародній науково-практичній інтернет-конференції «Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи (ITMAS–2025)» та XVIII Міжнародній науково-практичній конференції «Інформаційні технології і автоматизація – 2025», де окремо представлено прикладну реалізацію алгебри політик і FRP-керування для MQTT v5 у NB-IoT/LoRaWAN. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Ніконоров А.О., Поперешняк С.В. Функціональні алгебри політик та реактивні моделі для адаптивної телеметрії в мережах з обмеженими ресурсами // Наука і техніка сьогодні (Серія «Техніка»). – 2025. – № 10(51). – С.1844–1861. (Категорія «Б», спеціальність 122 «Комп’ютерні науки»). 2) Ніконоров А.О. SLODRIFT: прикладна реалізація алгебри політик і FRP-керування для MQTT v5 у NB-IoT/LoRaWAN // Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи (ITMAS–2025): Матеріали VI Міжнар. наук.-практ. інтернет-конф. – Миколаїв: НУК ім. адмірала Макарова, 2025. – С. 385–387. 3) Ніконоров А.О. Функціональна алгебра політик і FRP для стабільної адаптивної телеметрії в NB-IoT та LoRaWAN // XVIII Міжнар. наук.-практ. конф. «Інформаційні технології і автоматизація – 2025». – Одеса: ОНТУ, 2025. – С. 854–856.Документ Відкритий доступ Метод перетворення монолітного програмного забезпечення в модульне шляхом реінженерії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Содольський, Артур Миколайович; Ліщук, Катерина ІгорівнаРозмір пояснювальної записки – 166 аркушів, містить 9 ілюстрацій, 30 таблиць, 3 додатки, 16 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему перетворення монолітного програмного забезпечення в модульне шляхом реінженерії, показано основні особливості існуючих рішень проблеми (статичний та динамічний аналіз коду, доменно-орієнтований підхід, використання штучного інтелекту), їх переваги та недоліки. Виявлено потребу в розробці універсального методу перетворення монолітів, оскільки такий перехід є складним і ризикованим процесом, що потребує значних зусиль і продуманих стратегій, а існуючі підходи мають обмеження та не забезпечують повної автоматизації процесу. Мета дослідження. Основною метою є систематизація процесу за рахунок створення універсального методу перетворення монолітного програмного забезпечення в модульне шляхом реінженерії. Об’єкт дослідження: процес перетворення монолітного програмного забезпечення в модульне. Предмет дослідження: методи, інструменти та підходи перетворення монолітного програмного забезпечення в модульне. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − аналіз існуючих методів реінженерії монолітних систем; − розробка підходу, що поєднує статичний аналіз з доменно-орієнтованим підходом; − реалізація автоматизованого процесу перетворення з використанням AI/ML технологій; − оцінка ефективності запропонованого рішення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що запропоновано метод автоматизованої реінженерії монолітного програмного забезпечення на основі агентного підходу, який на відміну від існуючих рішень поєднує переваги статичного аналізу, доменно-орієнтованого підходу та автоматизації за рахунок використання агентів штучного інтелекту. Результат досягнутий шляхом розробки трифазного процесу перетворення з використанням спеціалізованих ШІ-агентів та механізму самокорекції. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблений метод реалізований в межах одного програмного рішення і максимально простий у використанні, мінімізуючи необхідність експертних знань. Розроблене рішення прискорює процес перетворення монолітного програмного забезпечення в модульне. Дане рішення може бути використане в програмній інженерії, архітектурі програмного забезпечення та автоматизації процесу розробки ПЗ для модернізації існуючих монолітних систем. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech2025)». Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Содольський А.М., Ліщук К.І. Метод перетворення монолітного програмного забезпечення в модульне, шляхом реінженерії. Матеріали IX Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. 26-28 листопада 2025 р. Київ.Документ Відкритий доступ Метод та програмне забезпечення розподілу навчального навантаження учня з урахуванням індивідуального графіку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Курильченко, Кирило Олегович; Лісовиченко, Олег ІвановичРозмір пояснювальної записки – 114 аркушів, містить 14 ілюстрацій, 29 таблиць, 3 додатки, 21 посилання на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему планування індивідуального навчального навантаження студента за наявності великої кількості завдань з різними дедлайнами, тривалістю та обмеженим доступним часом. Показано, що поширені інструменти (календарі, списки завдань, трекери завдань, LMS) здебільшого лише фіксують дедлайни й нагадують про них, але не забезпечують автоматизоване побудову збалансованого розкладу з урахуванням добового ліміту навантаження, ризику зриву дедлайнів та нерівномірності роботи протягом семестру. Виявлено потребу в розробленні методу та програмного забезпечення, яке формує індивідуальний розклад навчальних завдань студента як результат оптимізаційної задачі з ресурсними обмеженнями. Мета: Покращення ефективності планування навчального процесу студента. Об’єктом дослідження є процеси планування та організації індивідуальної навчальної діяльності студента. Предметом дослідження є методи розподілу навчального навантаження між днями та архітектура програмного рішення/засобу. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: – Проаналізувати проблему нерівномірного навчального навантаження студента та обмеження існуючих інструментів планування. – Формалізувати задачу розподілу навчального навантаження як задачу побудови індивідуального розкладу з урахуванням дедлайнів, тривалості завдань і доступних годин студента. – Розробити метод автоматизованого планування розкладу, який: розбиває великі завдання на часові блоки, розподіляє ці блоки по днях до дедлайнів без перевищення ліміту навантаження на день. – Реалізувати програмний засіб системи планування навчального навантаження з інтерфейсом користувача. – Проаналізувати отримані результати. Наукова новизна роботи полягає у розробці методу розподілу навчального навантаження, який поєднує модифікований алгоритм EDD з введенням ефективного дедлайну (дедлайн мінус буфер), добовими обмеженнями на кількість годин та дробленням завдань на блоки, а також у використанні спеціалізованої локальної оптимізації для згладжування добового навантаження. Додатково запропоновано систему метрик оцінки якості індивідуального розкладу (максимальне навантаження, кількість перевантажених і «пікових» днів, дисперсія навантаження, завдання в зоні ризику), орієнтовану на комфортність та стійкість навчального процесу. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що: – розроблено вебзастосунок – програмний засіб планування навчального навантаження студента, який реалізує запропонований метод, надає зручний інтерфейс для введення завдань, параметрів графіка доступності та візуалізації побудованого розкладу; - реалізований програмний засіб може бути використаний окремим студентом для щоденного планування індивідуальної навчальної діяльності, а також потенційно інтегрований як модуль до існуючих систем підтримки навчального процесу (LMS, календарні сервіси, EdTech-платформи); – застосунок може бути використаний у навчальному процесі як демонстраційний приклад застосування методів теорії розкладів, евристичних алгоритмів та веб-технологій у прикладній задачі планування навчальної діяльності. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025).Документ Відкритий доступ Архітектура програмного забезпечення для створення вебзастосунків із використанням No-Code/Low-Code підходу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Литвиненко, Микита Дмитрович; Родіонов, Павло ЮрійовичРозмір пояснювальної записки – 153 аркуша, містить 38 ілюстрацій, 30 таблиць, 11 додатків, 63 посилання на джерела. Актуальність теми. Попри активний розвиток Low-Code/No-Code (LCNC ) технологій, наявні платформи здебільшого орієнтовані на швидке створення застосунків у середовищах малого та середнього бізнесу. У випадку корпоративного рівня їх використання обмежується низкою факторів: недостатньою масштабованістю, проблемами продуктивності, тощо. Це зумовлює актуальність дослідження та удосконалення архітектурних підходів, що дозволяють застосовувати LCNC рішення у корпоративному сегменті. Мета дослідження. Забезпечення використання LCNC-платформ підприємствами корпоративного сегмента шляхом розробки архітектури програмного забезпечення, що відповідає вимогам корпоративного середовища. Об’єкт дослідження. Програмне забезпечення для створення вебзастосунків із застосуванням LCNC підходу. Предмет дослідження. Архітектурні підходи, методи та засоби забезпечення масштабованості, продуктивності та розширюваності LCNC платформ корпоративного рівня. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − проаналізувати архітектурні підходи, застосовані у провідних LCNCплатформах; − визначити недоліки та обмеження існуючих LCNC платформ; − сформувати вимоги до архітектури LCNC-платформи; − розробити архітектуру; − розробити прототип LCNC платформи; − обґрунтувати використані технологічні рішення; − провести тестування розробленого програмного забезпечення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в удосконаленні No-Code/Low-Code підходу, шляхом розробки архітектури, що забезпечує розширюваність, масштабованість та швидкодію. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблено удосконалену архітектуру програмного забезпечення для створення LCNC платформ корпоративного рівня. Запропоноване рішення забезпечує розширюваність, масштабованість та високу продуктивність, що робить його придатним для впровадження у складні корпоративні інформаційні системи. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: − Литвиненко М.Д., Родіонов П.Ю. Aрхітектура програмного забезпечення для створення вебзастосунків із використанням No-Code/Low-Code підходу. Матеріали IX Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. 26-28 листопада 2025 р. Київ.Документ Відкритий доступ Програмне забезпечення для децентралізованого виявлення сервісів у надвеликих розподілених системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Лавров, Артур Олегович; Родіонов, Павло ЮрійовичРозмір пояснювальної записки – 129 аркушів, містить 24 ілюстрацій, 24 таблиці, 2 додатків, 36 посилань на джерела. Актуальність теми .У сучасних розподілених архітектурах, що працюють у надвеликих масштабах і обслуговують мільйони пристроїв, ефективне виявлення та взаємодія вузлів є критично важливими. Традиційні логічно централізовані реєстри мають суттєві обмеження: вони створюють єдину точку відмови, формують «вузьке місце» та потребують масштабування зі зростанням кількості обчислювальних вузлів, що знижує еластичність системи. Збій або деградація такого реєстру може призвести до недоступності всієї системи, що є неприйнятним для глобальних сервісів. Мета дослідження. Підвищення доступності та відмовостійкості розподілених систем шляхом реалізації децентралізованого механізму виявлення обчислювальних вузлів системи, щоб забезпечити стійку до відмов архітектуру, яка підтримує ефективне масштабування та високу доступність сервісів у надвеликих масштабах. Об'єкт дослідження. Процес виявлення сервісів у розподілених системах. Предмет дослідження. Методи та програмні засоби для виявлення сервісів у розподілених системах, із забезпеченням відмовостійкості, доступності і масштабованості. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − провести огляд існуючих підходів до виявлення сервісів у розподілених архітектур та оцінити їх масштабованість; − проаналізувати альтернативні шляхи реалізації виявлення сервісів у розподілених системах; − розробити архітектурне рішення для виявлення сервісів на основі децентралізованого механізму; − реалізувати прототип системи; − провести його тестування в умовах реального навантаження. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає у вдосконаленні способу виявлення сервісів у розподілених архітектурах (мікро сервісних та сервіс орієнтованих), що дозволяє уникнути централізованих точок відмов, та підвищити відмовостійкість та доступність розподілених систем. Практичне значення. Розроблений механізм може бути використаний для підвищення надійності та масштабованості мікросервісних та сервіс орієнтовних систем, особливо у хмарних середовищах. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: − Лавров А.О., Родіонов П.Ю. Програмне забезпечення для децентралізованого виявлення сервісів у надвеликих розподілених системах. Матеріали IX Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. 26-28 листопада 2025 р. Київ.Документ Відкритий доступ Метод та програмні засоби відеомоніторингу характеристик автомобільного транспортного потоку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Проценко, Роман Олександрович; Стеценко, Інна ВячеславівнаРозмір пояснювальної записки – 94 аркушів, містить 13 ілюстрацій, 28 таблиць, 2 додатки, 20 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему аналізу характеристик автомобільного транспортного потоку, показано основні особливості існуючих методів оцінки статичних та динамічних показників транспортного трафіку, їх переваги та недоліки. Виявлено потребу у вдосконалені методів та підходів, здатних комплексно у режимі, наближеному до реального часу, оцінювати стан транспортного потоку. Мета дослідження. Основною метою є підвищення точності, швидкодії та масштабованості аналізу результатів відеоспостереження для подальшого використання в системах управління транспортною інфраструктурою. Об’єкт дослідження: програмне забезпечення відеомоніторингу автомобільного транспортного потоку. Предмет дослідження: підходи, методи та програмний засіб обробки та аналізу відеоданих для визначення характеристик транспортного потоку. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − виконати аналіз сучасних методів та програмних рішень для відеомоніторингу дорожнього руху; − визначити вимоги до системи відеомоніторингу транспортного потоку; − розробити підхід автоматичного визначення маски дорожнього полотнах; − створити мультикласовий показник для оцінювання характеристик транспортного потоку; − створити єдину модель для оцінки статичних та динамічних показників транспортного потоку; − розробити програмне забезпечення для автоматизованого відеомоніторингу транспортного руху; − оцінити ефективність та точність роботи запропонованих методів і програмних засобів. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що: – вперше розроблено метод автоматичного визначення дорожнього полотна в режимі, близькому до реального часу, який об’єднує виявлення ліній розмітки, геометричну фільтрацію, аналіз перспективної трансформації та формування полігональної маски дороги; – вдосконалено показники TLCR та MTLCR для більш якісної оцінки завантаженості дорожнього полотна, за рахунок урахування різних типів транспортних засобів та їхнього впливу на пропускну здатність; – вперше запропоновано єдиний підхід до визначення статичних та динамічних характеристик транспортного потоку на основі однієї моделі об’єктної сегментації, яка одночасно визначає маски транспортних засобів, їх класи, положення та обмежувальні рамки. Практичне значення отриманих результатів полягає в розробці програмного засобу для визначення характеристик транспортного потоку в режимі близькому до реального часу та може використовуватися для оптимізації роботи світлофорів, прогнозування заторів, аналізу інфраструктури й статистичного моніторингу. Крім того, запропонований підхід може бути застосований і для інших типів руху. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" в межах ініціативної НДР "Методи, моделі та середовище проєктування та оцінювання ефективності програмних засобів штучного інтелекту для систем моніторингу та управління", державний реєстраційний номер 0125U001681. Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на V Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (Soft Tech-2025)» (Soft Tech-2025) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Проценко Р.О., Стеценко І.В. Метод та програмні засоби відеомоніторингу характеристик автомобільного транспортного потоку. Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (Soft Tech2025): матеріали ІХ Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів, 26-27 листопада 2025 року, м. Київ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», ФІОТ. 2) Проценко Р.О., Стеценко І.В. (2026). Метод та програмні засоби відеомоніторингу характеристик автомобільного транспортного потоку. Міжвідомчий науково-технічний збірник «Адаптивні системи автоматичного управління» 1(48) [Прийнята до друку].Документ Відкритий доступ Вебзастосунок для автоматизованого тестування знань з використанням алгоритмів штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Митєв, Андрій Юрійович; Родіонов, Павло ЮрійовичРозмір пояснювальної записки – 89 аркушів, містить 16 ілюстрацій, 72 таблиці, 2 додатки, 13 посилань на джерела. Актуальність теми полягає у необхідності створення інтелектуальних систем автоматизованого тестування, здатних адаптуватися до рівня підготовки та потреб користувачів, а також формувати рекомендації для подальшого навчання. Впровадження алгоритмів штучного інтелекту в освітні вебзастосунки дозволяє забезпечити персоналізований підхід, сприяти підвищенню якості знань та формуванню індивідуальних навчальних траєкторій. Метою роботи є підвищення ефективності контролю знань за рахунок впровадження алгоритмів штучного інтелекту для формування та оцінювання тестових завдань. Об'єктом дослідження є програмне забезпечення автоматизованого тестування знань. Предметом дослідження є методи й алгоритми штучного інтелекту, що застосовуються для створення автоматизованого тестування. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: а) провести аналіз відомих систем автоматизованого тестування знань і визначити їхні переваги та недоліки; б) розробити вимоги до функціональності, архітектури та інтерфейсу вебзастосунку; в) розробити метод генерації тестових завдань із використанням штучного інтелекту; г) розробити метод генерації персоналізованих рекомендацій для користувача; д) реалізувати вебзастосунок на основі сучасних вебтехнологій (React, Node.js, PostgreSQL); е) провести оцінку ефективності запропонованого підходу. Наукова новизна полягає в удосконаленні інтеграції алгоритмів машинного навчання для автоматизованого генерування тестових запитань та створення рекомендацій з метою підвищення ефективності самооцінювання здобувачів освіти та створення індивідуальних навчальних траєкторій для опанування освітнього контенту. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості впровадження розробленого вебзастосунку для особистого розвитку користувачів. Завдяки персоналізованому підходу система здатна підвищити ефективність навчання та забезпечити якісну перевірку знань. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: Митєв А.Ю., Родіонов П. Ю. Вебзастосунок для автоматизованого тестування знань з використанням алгоритмів штучного інтелекту // ІХ Міжнародна науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). Матеріали конференції. 26-28 листопада 2025 р. Київ.Документ Відкритий доступ Програмна бібліотека для надійної та безпечної обробки API-ключів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Москаленко, Владислав Юрійович; Павлов, Олександр АнатолійовичРозмір пояснювальної записки – 130 аркушів, містить 10 ілюстрацій, 36 таблиць, 2 додатків, 27 посилань на джерела. Актуальність теми. Актуальність розробки програмної бібліотеки для надійної та безпечної обробки API-ключів зумовлена потребою у підвищенні безпеки машинної авторизації у розподілених і мікросервісних системах. Сучасні сервіси потребують ефективних рішень для зберігання, оновлення та відкликання ключів без простою системи. Також є необхідність в підвищенні ефективності перевірки ключів для уникнення звернення до централізованої бази даних. Запропонована бібліотека спрямована на усунення недоліків традиційних підходів, що мають обмежену масштабованість і недостатній рівень захисту. Мета дослідження. Підвищити надійність та ефективність обробки API-ключів шляхом використання розширених JWT-токенів із підтвердженням володіння та без застосування централізованих перевірок у базі даних. Об’єкт дослідження: процес створення програмного бібліотеки для надійної та безпечної обробки API-ключів. Предмет дослідження: методи безпечної й масштабованої обробки APIключів. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: - провести аналіз існуючих бібліотек для обробки API-ключів; - провести аналіз існуючих інженерних рішень обробки API-ключів; - сформувати вимоги до програмної бібліотеки для забезпечення надійності та безпеки обробки API-ключів; - модифікувати існуючі інженерні рішення для підвищення швидкості та надійності обробки API-ключів; - розробити архітектуру бібліотеки обробки API-ключів із підтримкою підтвердження володіння токенів; - реалізувати обробку ключів використовуючи розподілений кеш, уникаючи постійних звернень до централізованої бази даних; - реалізувати механізм ротації ключів без простою системи; - забезпечити можливість інтеграції бібліотеки в екосистему фреймворку Spring; - оцінити ефективність і безпеку запропонованого підходу експериментальним шляхом. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що удосконалено інженерні рішення ефективного представлення API-ключів у вигляді розширених JWT-токенів, які підтримують підтверження володіння, а також удосконалено алгоритм відкликання API-ключів на основі епохального механізму та використання Bloom-фільтрів. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблена Java бібліотека може бути інтегрована у будь-яку систему машинної авторизації для безпечної обробки API-ключів в екосистемі фреймворку Spring. Вона забезпечує швидке відкликання, безперервну ротацію та масштабовану взаємодію між сервісами, що підвищує рівень безпеки та надійності системи. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ І ПЕРЕДОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ» (SoftTech-2025). Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Москаленко В. Ю., Головченко М.М., Павлов О.А. Програмна бібліотека для надійної та безпечної обробки api-ключів // Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025 Осінь) : матеріали тез доповідей IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів (м. Київ, 26-28 листопада 2025). – К. : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025.Документ Відкритий доступ Метод та програмний засіб для підвищення продуктивності пошукових бібліотечних систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Коновальчук, Андрій Володимирович; Ліхоузова, Тетяна АнатоліївнаРозмір пояснювальної записки – 128 аркушів, містить 4 ілюстрацій, 48 таблиць, 5 додатків, 15 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему підвищення ефективності інформаційного пошуку у великих бібліотечних базах даних. Попри наявність електронних каталогів, сучасні бібліотечні системи переважно функціонують за принципом точного збігу слів у назві або авторі, не враховуючи зміст запиту та контексту користувача. Це призводить до нерелевантних результатів або відсутності потрібної інформації. Виявлено потребу у розробці гнучкого та ефективного методу пошуку, який враховує зміст запиту, забезпечує персоналізовані рекомендації та підвищує швидкість і точність пошуку у бібліотечних системах. Мета дослідження. Основною метою є підвищення швидкості та точності пошуку тематичної літератури у бібліотечних інформаційних системах шляхом розроблення методу та програмного засобу оптимізації пошуку. Об’єкт дослідження: процес інформаційного пошуку у великих бібліотечних базах даних. Предмет дослідження: методи підвищення точності, швидкодії та релевантності результатів інформаційного пошуку. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − провести аналіз предметної області бібліотечних систем і визначити їхні недоліки; − дослідити сучасні алгоритмічні рішення, що застосовуються для пошуку та рекомендацій; − визначити методи, здатні забезпечити інтелектуальний пошук; − розробити власний метод, який поєднує класичні підходи та оптимізацію під специфіку бібліотечних систем; − створити програмний засіб для реалізації запропонованого методу. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає у створенні гібридного методу пошуку, який поєднує кілька рівнів оцінки релевантності запиту та адаптується до користувача. Запропонований підхід інтегрує класичний формальний пошук із нечітким пошуком та семантичним аналізом, що дозволяє підвищити точність і релевантність результатів, враховуючи зміст запиту та поведінкові особливості користувача. Розроблений метод демонструє можливість практичної реалізації інтелектуального пошуку у бібліотечних системах через програмний засіб, який є прикладом успішного застосування підходу. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблений метод та програмний засіб забезпечують швидкий, точний та контекстно-залежний пошук у великих бібліотечних базах даних. Результати роботи показали зростання точності пошуку більш ніж на 15% порівняно з класичним векторним пошуком, середній час відповіді на запит становить близько 7 секунд. Запропоноване рішення дозволяє створити більш інтелектуальний інструмент для бібліотек, який враховує поведінку користувачів, надає релевантні рекомендації та може бути впроваджений у різноманітні бібліотечні системи – від невеликих університетських до великих національних баз даних. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на IX Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Коновальчук А.В., Ліхоузова T.А. Аналіз сервісів для підтримки роботи бібліотеки // Системні технології, том 5(154), 2024 – с. 47-55. https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-154-2024-06. 2) Коновальчук А.В., Ліхоузова Т.А. Метод та програмний засіб для підвищення продуктивності пошукових бібліотечних систем // ІХ Міжнародна науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2025). Матеріали конференції. 26-28 листопада 2025 р. Київ.