Баклан, Ігор ВсеволодовичШаверський, Іван Олександрович2022-12-262022-12-262021-12Шаверський, І. О. Архітектурне рішення кросплатформенного програмного забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози у крові лінгвістичним методом : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Шаверський Іван Олександрович. – Київ, 2021 – 197 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/51542Розмір пояснювальної записки – 143 аркушів, містить 24 ілюстрацій, 48 таблиць, 6 додатків. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему доступності програмного забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози, показано основні особливості методів створення кросплатформного застосування та інструментів допомагаючих у цьому, їх переваги та недоліки. Виявлено потребу в розробці повноцінного кросплатформного рішення для покращення доступності програмного забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози. Мета дослідження. Основною метою є покращення доступності програмного забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози за рахунок використання кросплатформного підходу Об’єкт дослідження: архітектура і процеси програмного забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози у крові Предмет дослідження: моделі та технології розробки програмного забезпечення аналізу та прогнозування рівня глюкози у крові Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: − аналіз методів забезпечення кроплатформності програмного забезпечення; − створення мобільного додатку для введення даних рівня глюкози в крові та надання аналітики про стан здоров'я користувача; − налаштування баз даних для використання в процесі лінгвістичного моделювання та роботи користувачів з більш ніж одного пристрою; − інтеграція мобільного додатку з веб-додатком для для покращення доступності аналізу рівня глюкози в крові та поліпшення точності прогнозування. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що запропоновано архітектурне рішення кросплатформенного програмного забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози у крові лінгвістичним методом. Воно на відміну від інших вперше пропонує архітектуру, яка надає можливість використовувати прогнозування рівню глюкози на мобільному застосуванні без доступу до мережі Інтернет і при цьому являється частиною кросплатформеної системи для зберігання рівню глюкози у крові. Також дана робота удосконалює звичні рішення шляхом додавання підтримки декількох варіантів пристроїв з яких можна використовувати сервіс контролю рівню глюкози. А ще удосконалює звичні рішення надаючи можливість почати використовувати застосування по контролю рівню глюкози на одному пристрої, а продовжити на іншому з тими ж даними. Результат досягнутий шляхом кросплатформенного програмного забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози у крові лінгвістичним методом. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що реалізовано кросплатформенне програмне забезпечення для аналізу та прогнозування рівня глюкози у крові лінгвістичним методом. Дана система допоможе людям хворим на діабет уникати гіпоглікемічних та гіперглікемічних станів. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконана в рамках наукової теми керівника дослідження - “Лінгвістичне моделювання для створення інтелектуальних програмних систем”. Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на Всеукраїнськії науково-практичній конференціії молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2021) – м. Київ: Перша Всеукраїнська науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2021). Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. Матеріали конференції. – Київ. – 2021. 22–26 листопада 2021р. – С. 104-106.ukкросплатформністьдіабетглюкозамобільний застосуноквеб застосуноксерверні системиAndroidJavaAngularSpringIonicлінгвістичний методcrossplatformdiabetesglucosemobile applicationweb applicationserver systemslinguistic methodMaster Thesis197 с.004.422.8