Browse
Recent Submissions
Item Дослідження системи розпізнавання природної мови Amazon Lex V2(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Носов, Валерій Олександрович; Островська, Катерина ЮріївнаUKR: У сучасних реаліях все більше використовуються системи з розпізнаванням тексту та голосу, бо процес взаємодії з людиною все більше автоматизується. Технологія розпізнавання людської мови є фундаментальним для розвитку штучного інтелекту. Системи, які побудовані на цій технології, мають можливість вирішувати досить велику кількість задач, пов’язаних з аналізом даних, пошуку інформації, виконанням запитів користувачів. Популярними і досить поширеними рішеннями систем з NLP (Natural Language Processing) є голосові помічники, системи розумного дому (такі як Amazon Alexa чи Google Assistant). Дослідження цієї технології та аналіз її інтеграції в хмарних середовищах надає можливість самостійно використати її особливості у якості автоматизованих ад’ютантів, чи наприклад, як частину вже існуючої інтелектуальної системи. NLP ядро сервісу Amazon Lex V2 надає можливість розгорнути власноручно налаштований чат-бот на задану тему, тому з точки зору розробки та дослідження він привертає увагу розробників та аналітиків. Але, перед цим, постає багато питань щодо його можливостей та обмежень, перед якими зіткнеться інтегратор цієї служби.Item Використання технології Orange для інтелектуального аналізу даних в освітній галузі(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Мала, Юлія Анатоліївна; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна; Гуда, Антон ІгоровичUKR: Розвиток систем електронного навчання та впровадження цифрових технологій у традиційний освітній процес призводить до появи великих інформаційних об’ємів, дослідженням яких займається інтелектуальний аналіз освітніх даних (ІАОД) - наукова дисципліна, пов'язана із застосуванням методів інтелектуального аналізу даних до інформації, яку продукують освітні заклади. Актуальність теми зумовлена необхідністю підвищення якості освітнього процесу за рахунок виявлення прихованих закономірностей в масиві освітніх даних. У роботі розкрите визначення інтелектуального аналізу освітніх даних, показана актуальність і необхідність подальшого розвитку даного напрямку в сучасних умовах. В якості прикладу побудована схема аналізу освітніх даних з метою демонстрації ефективного використання інструменту візуального програмування Orange для дослідження освітніх даних з застосуванням методів Data Mining, що дозволяє фахівцям в освітній галузі проводити якісний аналіз з подальшим використанням отриманих результатів при розробці стратегій для забезпечення ефективного процесу навчання та розвитку освіти.Item Комп’ютерне моделювання течії надзвукового газу в каналах змінного перерізу засобами OpenFOAM(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Дмитрієва, Ірина СергіївнаUKR: На сьогодні існує низка різних програмних комплексів, як пропрієтарних, так і з відкритим вихідним кодом. Одним з таких пакетів з відкритим вихідним кодом є OpenFOAM, який володіє широким спектром можливостей для розв'язання будь-яких завдань, від складних потоків рідини, включно з хімічними реакціями, турбулентністю і теплообміном, до акустики, механіки твердого тіла і електромагнетизму. В роботі розглядається задача комп’ютерного моделювання течії надзвукового газу в каналах змінного перерізу.Item Дослідження впливу існуючих алгоритмів оптимізації обробки правил на швидкодію системи виявлення мережевих вторгнень Snort 3(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Горбатов, Віталій Сергійович; Журба, Анна ОлексіївнаUKR: Системи виявлення вторгнень у мережу (NIDS) є ключовим компонентом кібербезпеки, працюючи на попередженні, виявленні та реагуванні на потенційні загрози в мережі. Вони аналізують мережевий трафік для виявлення аномальних або зловмисних дій, таких як спроби несанкціонованого доступу, віруси, експлуатація програмного забезпечення та інше. Для високої ефективності системи виявлення вторгнень мають виконувати інспекцію пакетів на швидкості кабелю або близько до неї. Швидкість роботи систем виявлення вторгнень має вирішальне значення, оскільки вона дозволяє вчасно виявити потенційні кіберзагрози, забезпечуючи безперервну роботу бізнес-процесів. Snort 3 є розвитком однієї з найпопулярніших систем виявлення вторгнень - Snort, і є відкритою багатопотоковою системою виявлення вторгнень, яка працює в операційних системах подібних до UNIX. У цьому дослідженні розглянута архітектура системи Snort 3, а також основні алгоритми оптимізації обробки правил та їх вплив на швидкодію системи в різних сценаріях. Швидкодія системи вимірювалася за часом обробки запису мережевого трафіку, який містить як звичайні робочі пакети, так і шкідливі, на двох різних конфігураціях.Item The Use of Generative Artificial Intelligence in Software Testing(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Hnatushenko, Volodymyr V.; Pavlenko Iegor V.ENG: This article explores the potential of using generative artificial intelligence (AI) for software testing, reflecting on both the advantages and potential drawbacks of this emerging technology. Considering the vital role of rigorous testing in software production, the authors ponder whether generative AI could make the testing process more efficient and comprehensive, without the need to increase resources. The article delves into the current limitations of this technology, emphasizing the need for continuous exploration and adaptation. It concludes with a summation of potential innovative solutions and avenues for future investigation. The paper encourages discussions surrounding the question of fully automated testing and the role of human specialists in the future of QA. It ultimately provides a thought-provoking reflection on the intersection of emerging technologies, and their societal impacts.Item Апаратний комплекс для вимірювання потужності UHF сигналів(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Зимогляд, Андрій Юрійович; Гуда, Антон Ігорович; Кліщ, Сергій МихайловичUKR: У статті описана схема та конструкція апаратного пристрою, для вимірювання потужності радіосигналів діапазону UHF. Розроблений апаратний пристрій може вимірювати потужність сигналу в діапазоні частот 0.8 – 6 GHz.Item Математична модель топологічної структури міської мережі водопостачання(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Миросенко Дмитро ОлексійовичUKR: Для ефективного управління міськими мережами водопостачання комунальним підприємствам, які забезпечують водопостачання та водовідведення (надалі – КП «Водоканал») необхідне вирішення наступних задач: - використання топографічних карт масштабів 1:500, 1:1000, 1:2000, у складі яких є як наземна забудова, так і суміжні підземні комунікації; - гідравлічні розрахунки мережі водопостачання для визначення стану, аналізу та оптимізації структури мережі; - оперативне усунення аварійних ситуацій та відновлення мережі після усунення аварії; - контроль та управління якістю питної води; - наявність приладів контролю тиску, витрати та п’єзометрів; - автоматизоване управління насосними станціями; - економія енергоресурсів; - інвентаризація мережі. Комплексне вирішення цих задач здійснюється із застосуванням геоінформаційних технологій, математичного моделювання мережі водопостачання. В роботі запропоновано математичну модель топологічної структури мережі водопостачання, визначено бази геопросторових даних про об’єкти мережі та взаємозв’язки цих об’єктів з врахуванням топологічної структури цієї мережі для забезпечення геоінформаційного та математичного моделювання гідравлічного стану мережі водопостачання, вирішення задач обробки аварійних ситуацій, контролю якості питної води, оптимізації мережі, енергозбереження.Item Аналіз методик оцінки ступеню забрудненості водних об’єктів(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Дібрій, Данило АндрійовичUKR: В статті розглянуті основні методи моніторингу водних об’єктів їх стану забруднення та оцінка якості води. Загальноприйняті, стандартизовані методи оцінювання якості води в водних об’єктів, включають в себе наземний набір зняття проб, що в певних умовах не відповідає оперативності та є дороговартісним. Розвиток сучасних інформаційних технологій дозволяє використовувати різноманітні інструменти та набори даних, які застосовуються при проведенні супутникового моніторинг із певною періодичністю. Наявність архівних даних відкриває можливість порівнювати отримані результати та аналізувати чинники впливу на стан водних об’єктів. В роботі описано основні методи та набори даних, які можна використовувати для застосування методів дистанційного моніторингу на основі машинного навчання. Проаналізовано приклади застосування дистанційного підходу щодо оцінки ступеню забрудненості водних об’єктів на великих територіях.Item Властивості методів обробки та отримання даних в тест-методах хімічного аналізу(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Гуда, Антон Ігоревич; Березюк, Микита ОлександровичUKR: Сканерна індикація аналітичного сигналу в хімічному аналізі –це об’єктивний, швидкий і автоматизований спосіб оцінки кольорових характеристик забарвлених зразків. Використання сканерної індикації при отриманні АС позбавляє від помилок, пов'язаних із суб'єктивною оцінкою та допомагає людям з вадами кольорового зору, прискорює операції збору та обробки інформації. Врахування та контроль джерела світла в скануючих системах є ключовим для забезпечення стабільності та точності отриманих зображень у різних умовах освітлення. Для отримання аналітичного сигналу першочергово необхідно обробити зображення для отримання області інтересу, який визначається методом сегментації, ручним методом та використовуючи ШІ. Аналіз отриманих значень проводиться шляхом побудови лінійної або нелінійної залежності значення кольору в обраній кольоровій моделі приведений до єдиного значення АС до концентрації.Item Information System of Air Quality Assessment Using Data Interpolation from Ground Stations(CEUR-WS Team, Aachen, Germany, 2023) Molodets, Bohdan; Hnatushenko, Volodymyr V.; Boldyriev, Daniil; Bulana, TetianaENG: Monitoring ground stations is crucial for creating interactive maps that assist in assessing air quality. A developed information system can aggregate and process the data obtained, which is then transformed into a unified format and used as input data for interpolation methods that create raster imagery. After processing, the data is stored in Amazon Simple Storage Service or database and can be retrieved using application program interfaces (APIs). The proposed architectural solution for creating the system includes a toolkit that can work with different volumes of data with ease. Using Docker during deployment provides additional capabilities for creating a flexible and scalable system. Specific tools such as PostGis and Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) simplify the processing of data. For instance, GDAL helps with the interpolation, cropping, and tiling of the air quality raster image. The article describes the structure of the client part and the interface in detail. By using the Mapbox Graphics Library system, the system can easily visualize big data as a vector layer, helping users recognize hazardous zones and find safe places.Item Raster image processing using 2D Padé-type approximations(IOP Publishing, 2023) Olevskyi, V. I.; Olevska, Yu. B.; Olevskyi, O. V.; Hnatushenko, Volodymyr V.ENG: We have developed a method called the two-dimensional Padé-type approximants method, which can be used to reduce the Gibbs phenomenon in the harmonic two-dimensional Fourier series. This method can be applied to both monochrome and color raster images. To do this, we implement the generalized two-dimensional Padé approximation proposed by Chisholm. In this approach, we select the range of frequency values on the integer grid according to the Vavilov method. We propose a definition of a Padé-type functional and provide examples of its application to simple discontinuous templates represented as raster images. Through this study, we are able to draw conclusions about the practical usage and advantages of the Padé-type approximation. We demonstrate that the Padé-type approximant effectively eliminates distortions associated with the Gibbs phenomenon, and it is visually more appropriate than the Fourier approximant. Additionally, the application of the Padé-type approximation reduces the number of parameters without sacrificing precision.Item Improvement of the Algorithm for Setting the Characteristics of Interpolation Monotone Curve(Lublin University of Technology, Lublin, 2023) Kholodniak, Yuliia; Havrylenko, Yevhen; Halko, Serhii; Hnatushenko, Volodymyr V.; Suprun, Olena; Volina, Tatiana; Miroshnyk, Oleksandr; Shchur, TarasENG: Interpolation of a point series is a necessary step in solving such problems as building graphs de-scribing phenomena or processes, as well as modelling based on a set of reference points of the line frames defining the surface. To obtain an adequate model, the following conditions are imposed upon the interpolating curve: a minimum number of singular points (kinking points, inflection points or points of extreme curvature) and a regular curvature change along the curve. The aim of the work is to develop the algorithm for assigning characteristics (position of normals and curvature value) to the interpolating curve at reference points, at which the curve complies with the specified conditions. The characteristics of the curve are assigned within the area of their possible location. The possibilities of the proposed algorithm are investigated by interpolating the point series assigned to the branches of the parabola. In solving the test example, deviations of the normals and curvature radii from the corresponding characteristics of the original curve have been determined. The values obtained confirm the correctness of the solutions proposed in the paper.Item Automated Building Damage Detection on Digital Imagery Using Machine Learning(Dnipro University of Technology, Ukraine, 2023) Kashtan, Vita Yu.; Hnatushenko, Volodymyr V.ENG: Purpose. To develop an automated method based on machine learning for accurate detection of features of a damaged building on digital imagery. Methodology. This article presents an approach that employs a combination of unsupervised machine learning techniques, specifically Principal Component Analysis (PCA), K-means clustering, and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), to identify building damage resulting from military conflicts. The PCA method is utilized to identify principal vectors representing the directions of maximum variance in the data. Subsequently, the K-means method is applied to cluster the feature vector space, with the predefined number of clusters reflecting the number of principal vectors. Each cluster represents a group of similar blocks of image differences, which helps to identify significant features associated with fractures. Finally, the DBSCAN method is employed to identify areas where points with similar characteristics are located. Subsequently, a binary fracture mask is generated, with pixels exceeding the threshold being identified as fractures. Findings. The introduced methodology attains an accuracy rate of 98.13 %, surpassing the performance of conventional methods such as DBSCAN, PCA, and K-means. Furthermore, the method exhibits a recall of 82.38 %, signifying its ability to effectively detect a substantial proportion of positive examples. Precision of 58.54 % underscores the methodology’s capability to minimize false positives. The F1 Score of 70.90 % demonstrates a well-balanced performance between precision and recall. Originality. DBSCAN, PCA and K-means methods have been further developed in the context of automated detection of building destruction in aerospace images. This allows us to significantly increase the accuracy and efficiency of monitoring territories, including those affected by the consequences of military aggression. Practical value. The results obtained can be used to improve automated monitoring systems for urban development and can also serve as the basis for the development of effective strategies for the restoration and reconstruction of damaged infrastructure.Item Імітаційна модель плаского повітряного сонячного колектора(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Шедловський, Ігор Анатолійович; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Шедловська, Яна Ігорівна; Горєв, Вячеслав МиколайовичUKR: Системи опалення, що використовують сонячні теплові колектори регулюють температуру підігрітого в сонячному колекторі повітря тільки зміною швидкості повітря, яке проходить через нього. Використання інформаційно- управляючої системи керування (зокрема в складі IoT) для поточного керування та прогнозних обчислень потребує використовувати узагальнюючу імітаційну модель. Проведені дослідження показали що модель, яка описує залежність температури повітря на виході з повітряного колектора від швидкості його потоку – нелінійна. Динаміка нагріву повітря визначається динамічною ланкою першого порядку. При розробці комп’ютерної системи керування необхідно враховувати використання датчиків температури повітря на вході і на виході сонячного колектора. Також потрібно використовувати дані з датчика поточної потужності сонячного випромінювання.Item Enhancing the Quality of CNN-Based Burned Area Detection in Satellite Imagery through Data Augmentation(Copernicus GmbH (Copernicus Publications) on behalf of the International Society of Photogrammetry and Remote Sensing, 2023) Hnatushenko, Viktoriia V.; Hnatushenko, Volodymyr V.; Soldatenko, Dmytro V.; Heipke, ChristianENG: This study aims to enhance the quality of detecting burned areas in satellite imagery using deep learning by optimizing the training dataset volume through the application of various augmentation methods. The study analyzes the impact of image flipping, rotation, and noise addition on the overall accuracy for different classes of burned areas in a forest: fire, burned, smoke and background. Results demonstrate that while single augmentation techniques such as flipping and rotation alone did not result in significant improvements, a combined approach and the addition of noise resulted in an enhancement of the classification accuracy. Moreover, the study shows that augmenting the dataset through the use of multiple augmentation methods concurrently, resulting in a fivefold increase in input data, also enhanced the recognition accuracy. The study also highlights the need for further research in developing more efficient CNN models and in experimenting with additional augmentation methods to improve the accuracy of burned area detection, which would benefit environmental protection and emergency response services.Item Дослідження методів на основі нейронних мереж для аналізу тональності корпусу текстів(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Островська, Катерина Юріївна; Стовпченко, Іван Володимирович; Печений, Денис СергійовичUKR: Об'єктом дослідження є методи з урахуванням нейронних мереж для аналізу тональності корпусу текстів. Для досягнення поставленої в роботі мети необхідно вирішити такі завдання: вивчити теоретичний матеріал для навчання глибинних нейронних мереж та їх особливості стосовно обробки природної мови; вивчити документацію бібліотеки Tensorflow; розробити моделі згорткової та рекурентної нейронних мереж; розробити реалізацію лінійних та нелінійних методів класифікації на моделях мішка слів та Word2Vec; порівняти точність та інші показники якості реалізованих нейромережевих моделей із класичними методами. Для візуалізації навчання використовується Tensorboard. У роботі показано перевагу класифікаторів на основі глибоких нейронних мереж над класичними методами класифікації, навіть якщо для векторних уявлень слів використовується модель Word2Vec. Найвищу точність для даного корпусу текстів має модель рекурентної нейронної мережі з LSTM-блоками.Item Механізми та методи фішингу як першого кроку до отримання доступу(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Гуда, Антон Ігорович; Кліщ, Сергій МихайловичUKR: Розглянуто фішинг – техніку надсилання фішингових повідомлень. Аналіз зроблено на підставі даних у відкритому доступі. Проаналізовано процес фішингової атаки, та досліджено технічні вектори того, як користувачі стають жертвами атаки. Також розглянуто існуючі параметри фішингових атак та відповідні підходи до запобігання.Item Управління потоками даних в сучасній промисловості за допомогою блокчейну(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Ситник, Роман Сергійович; Гнатушенко, Вікторія ВолодимирівнаUKR: Сучасна світова промисловість проживає трансформацію того, як компанії розробляють, виробляють і розповсюджують товари та послуги, зосереджуючись на більшій ефективності, гнучкості та підлаштуванню під потреби сучасного світу. Ці процеси відбуваються під впливом впровадження в промисловість інформаційних технологій, та часто описуються терміном "Індустрія 4.0", в якому описуються концепції цифровізації, автоматизації та взаємозв’язку у промислових секторах, появи розумних фабрик і об’єднаних ланцюжків поставок, що створює великі об’єми даних для аналізу та обробки, що створює нові виклики у питаннях адаптації інформаційних технологій. Тому є актуальною задача дослідження нових моделей та методів управління потоками даних у інформаційних системах, які можуть поліпшити взаємодію та прискорити адаптацію інформаційних технологій в різних промислових секторах економіки. У роботі розглянуто підхід до побудови інформаційних систем в промисловості та бізнесі за допомогою технології блокчейну та потенціал цієї технології у вирішенні проблем управління потоками даних у сучасній промисловості.Item Покращення ефективності розпізнавання супутникових зображень шляхом визначення обсягу навчальних даних(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Солдатенко, Дмитро Володимирович; Гнатушенко, Вікторія ВолодимирівнаUKR: Розпізнавання супутникових зображень є життєво важливим застосуванням комп’ютерного зору з потенційними варіантами використання в таких сферах, як боротьба зі стихійними лихами, землеробство та міське планування. Це дослідження спрямоване на визначення оптимальної кількості вхідних даних, та підбору оптимальних методів їх аугментації, необхідних для навчання нейронної мережі CNN для розпізнавання супутникових зображень. З цією метою проводиться серія експериментів, щоб дослідити вплив кількості вхідних даних на кілька показників продуктивності, включаючи точність, конвергенцію та узагальнення моделі. Дослідження пропонує кілька методів для визначення точки насичення та пом’якшення наслідків перенавчання. Результати, отримані в цьому дослідження, можуть допомогти в розробці більш ефективних моделей розпізнавання супутникових зображень.Item Розробка програмного модулю для ідентифікації емоційного стану користувача(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Бімалов, Дмитро ВікторовичUKR: Дослідження ідентифікації емоцій у текстовому спілкуванні є актуальним напрямком досліджень в галузі обробки природної мови та машинного навчання. Основна мета роботи полягає в розробці програмного модулю, який реалізує алгоритми та моделі автоматичної ідентифікації емоцій людини у текстових повідомленнях. В роботі емоційні слова знаходилися за допомогою аналізу семантики речення та розглянуто два алгоритми для визначення емоцій.