Система IoT для автоматизованого управління розумним будинком

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоваленко, Анатолій Єпіфанович
dc.contributor.authorБогун, Максим Олександрович
dc.date.accessioned2025-09-09T13:19:03Z
dc.date.available2025-09-09T13:19:03Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота: 75 с., 11 рис., 6 табл., 13 посилань. Досліджено розробку системи Інтернету речей (IoT) для автоматизованого управління розумним будинком із інтеграцією рекомендаційної системи. Проаналізовано сучасні IoT-технології, зокрема протоколи зв’язку (Zigbee, Z-Wave, Wi-Fi) та платформу SmartThings, яка забезпечує інтеграцію різноманітних пристроїв. Запропоновано гібридну архітектуру, що поєднує локальну обробку даних із періодичною синхронізацією через SmartThings API, досягаючи швидкості відгуку до 100 мс і підтримки до 50 пристроїв на локацію. Розроблено клієнтську частину на React із адаптивним інтерфейсом, серверну частину на NestJS із REST API, базу даних MySQL із TypeORM для управління користувачами, локаціями, пристроями, завданнями, календарями та історією команд, а також мікросервіс рекомендацій на Python (FastAPI) з алгоритмом кластеризації k-means. Реалізовано функції авторизації (JWT, bcrypt), створення автоматизованих сценаріїв (завдання, календарні події), моніторингу стану пристроїв через інформаційну панель і генерації рекомендацій автоматизованих задач. Рекомендаційна система, реалізована на Python, аналізує історію команд із таблиці command_history через REST API, використовуючи k-means для виявлення патернів (наприклад, регулярне вмикання світла о 18:00), і пропонує відповідні сценарії, підвищуючи зручність та енергоефективність. Мікросервіс на FastAPI інтегровано з NestJS через HTTP-запити, із захистом JWT і кешуванням у Redis, що зменшило кількість запитів до SmartThings API на 35% і прискорило обробку рекомендацій на 40%. Безпека даних забезпечена шифруванням (HTTPS) і хешуванням паролів (bcrypt). Отримано функціональну систему, яка дозволяє користувачам ефективно керувати розумним будинком, створювати персоналізовані сценарії, відстежувати історію команд і отримувати адаптивні рекомендації. Гібридна архітектура забезпечує баланс між автономністю, продуктивністю та інтеграцією з хмарними сервісами. Система підтвердила практичну цінність для підвищення комфорту, безпеки й енергоефективності, зокрема завдяки рекомендаціям, що зменшують потребу в ручному налаштуванні.
dc.description.abstractotherBachelor's thesis: 75 p., 11 figures, 6 tables, 13 references. The development of an Internet of Things (IoT) system for automated smart home management with an integrated recommendation system was investigated. Modern IoT technologies, including communication protocols (Zigbee, Z-Wave, WiFi) and the SmartThings platform for device integration, were analyzed. A hybrid architecture was proposed, combining local data processing with periodic synchronization via the SmartThings API, achieving a response time of up to 100 ms and support for up to 50 devices per location. The client-side was developed using React with an adaptive interface, the server-side on NestJS with a REST API, a MySQL database with TypeORM for managing users, locations, devices, tasks, calendars, and command history, and a recommendation microservice on Python (FastAPI) utilizing k-means clustering. Features implemented include authentication (JWT, bcrypt), creation of automated scenarios (tasks, calendar events), device status monitoring via a dashboard, and generation of automated task recommendations. The recommendation system, built in Python, analyzes command history from the command_history table via REST API, using k-means to identify patterns (e.g., regular light activation at 18:00) and suggest scenarios, enhancing usability and energy efficiency. The FastAPI microservice integrates with NestJS through HTTP requests, secured with JWT and optimized with Redis caching, reducing SmartThings API requests by 35% and speeding up recommendation processing by 40%. Data security is ensured through encryption (HTTPS) and password hashing (bcrypt). A functional system was obtained, enabling users to efficiently manage a smart home, create personalized scenarios, track command history, and receive adaptive recommendations. The hybrid architecture balances autonomy, performance, and cloud service integration. The system demonstrated practical value in enhancing comfort, security, and energy efficiency, particularly through recommendations that reduce manual configuration.
dc.format.extent76 с.
dc.identifier.citationБогун, М. О. Система IoT для автоматизованого управління розумним будинком : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Богун Максим Олександрович. – Київ, 2025. – 76 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75897
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectінтернет речей
dc.subjectрозумний будинок
dc.subjectавтоматизація
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectsmartthings
dc.subjectreact
dc.subjectnestjs
dc.subjectmysql
dc.subjecttypeorm
dc.subjectгібридна архітектура
dc.titleСистема IoT для автоматизованого управління розумним будинком
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bohun_bakalavr.pdf
Розмір:
1.71 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи