http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23470 Кваліфікаційні роботи магістрів за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ Fri, 19 Jun 2026 02:41:26 GMT 2026-06-19T02:41:26Z http://elartu.tntu.edu.ua:80/retrieve/277291/122-bak.png http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23470 http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52469 Назва: Моделі та методи аналізу даних соціальних мереж для виявлення атак соціальної інженерії Автори: Кузьмич, Сергій Юрійович; Kuzmych, Serhii Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи ASES для захисту соціальних мереж від соціотехнічних атак з використанням FastAPI та інтеграції NLP-моделей. У першому розділі проаналізовано предметну область, класифікацію атак (фішинг, BEC, smishing) та вразливості платформ, з акцентом на еволюцію загроз. У другому розділі описано теоретичні основи створення системи, включаючи архітектуру backend з модулями аналізу URL, повідомлень, паролів, файлів та QR-кодів, а також frontend на Vite з українською локалізацією. У третьому розділі представлено практичну реалізацію та обчислювальний експеримент, включаючи тестування на симульованих атаках з метриками ефективності 95–98% та швидкістю обробки 1.2–3.5 секунди. Обґрунтовано доцільність впровадження для превентивного захисту. Об’єкт дослідження: процес захисту від соціотехнічних атак у соціальних мережах як складова кібербезпеки. Предмет дослідження: методи та засоби організації системи захисту з використанням NLP та threat intelligence.; The qualification thesis is devoted to the development of the ASES system for protecting social networks from socio-technical attacks using FastAPI and integration of NLP models. The first chapter analyses the subject area, classification of attacks (phishing, BEC, smishing) and platform vulnerabilities, with emphasis on the evolution of threats. The second chapter describes the theoretical foundations of the system creation, including the backend architecture with modules for analysing URLs, messages, passwords, files and QR codes, as well as the frontend on Vite with Ukrainian localisation. The third chapter presents the practical implementation and computational experiment, including testing on simulated attacks with efficiency metrics of 95–98% and processing time of 1.2–3.5 seconds. The feasibility of implementation for preventive protection is substantiated. Object of research: the process of protection against socio-technical attacks in social networks as a component of cybersecurity. Subject of research: methods and means of organising a protection system using NLP and threat intelligence. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52469 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52409 Назва: Аналіз методів та засобів оптимізації запитів для сучасних систем аналітичного опрацювання даних Автори: Татаревський, Андрій Сергійович; Tatarevskyi, Andrii Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційну роботу присвячено дослідженню сучасних підходів до оптимізації обробки запитів у системах керування базами даних, зокрема інтеграції методів штучного інтелекту та машинного навчання у процеси обробки SQL-запитів, а також застосуванню гібридних архітектур, що поєднують реляційні (SQL) та нереляційні (NoSQL) бази даних. Актуальність теми зумовлена стрімким зростанням обсягів даних та неспроможністю традиційних статичних оптимізаторів запитів адаптуватися до динамічно змінюваних робочих навантажень. Метою роботи є аналіз сучасних методів оптимізації обробки запитів до баз даних та обґрунтування доцільності інтеграції методів штучного інтелекту й гібридних архітектур SQL/NoSQL для підвищення продуктивності, ефективності використання ресурсів та масштабованості систем керування даними. У першому розділі систематизовано теоретичні засади оптимізації продуктивності баз даних: розглянуто еволюцію систем керування базами даних, методи індексування, оптимізації запитів, секціонування, кешування та балансування навантаження, а також особливості реляційної та нереляційної моделей даних, поліглотну персистентність, тенденції розвитку технологій баз даних і питання безпеки даних. У другому розділі проаналізовано напрями застосування штучного інтелекту в обробці SQL-запитів, розглянуто алгоритми машинного навчання (навчання з підкріпленням, дерева рішень, нейронні мережі), систематизовано ключові проблеми інтеграції (якість даних, вибір алгоритмів, архітектурна сумісність) та обґрунтовано гібридну модель оптимізації, що поєднує правила-орієнтовані механізми з алгоритмами машинного навчання. У третьому розділі наведено методику та результати експериментального дослідження, проведеного у хмарному середовищі PostgreSQL із застосуванням статистичних методів оцінювання. Експериментальні результати засвідчили, що інтеграція штучного інтелекту дозволяє скоротити час виконання запитів приблизно на 35 %, знизити використання пам'яті з 85 % до 60 %, зменшити кількість дискових операцій з 15000 до 8000 та підвищити пропускну здатність приблизно на 63 %. Точність прогнозування оптимальних планів виконання інтелектуальною моделлю склала 92 %. Результати мають практичну цінність для адміністраторів баз даних, інженерів даних та розробників високонавантажених застосунків у хмарних середовищах.; The qualification work is devoted to the study of modern approaches to optimizing query processing in database management systems, in particular, the integration of artificial intelligence and machine learning methods into SQL query processing processes, as well as the use of hybrid architectures that combine relational (SQL) and non-relational (NoSQL) databases. The relevance of the topic is due to the rapid growth of data volumes and the inability of traditional static query optimizers to adapt to dynamically changing workloads. The purpose of the work is to analyze modern methods for optimizing database query processing and to substantiate the feasibility of integrating artificial intelligence methods and hybrid SQL/NoSQL architectures to increase productivity, resource efficiency, and scalability of data management systems. The first section systematizes the theoretical principles of database performance optimization: the evolution of database management systems, methods of indexing, query optimization, partitioning, caching and load balancing are considered, as well as the features of relational and non-relational data models, polyglot persistence, trends in database technology development and data security issues. The second section analyzes the areas of application of artificial intelligence in SQL query processing, considers machine learning algorithms (reinforcement learning, decision trees, neural networks), systematizes key integration issues (data quality, algorithm selection, architectural compatibility) and justifies a hybrid optimization model that combines rule-based mechanisms with machine learning algorithms. The third section presents the methodology and results of an experimental study conducted in the PostgreSQL cloud environment using statistical evaluation methods. Experimental results show that integrating AI can reduce query execution time by approximately 35%, reduce memory usage from 85% to 60%, reduce disk operations from 15000 to 8000, and increase throughput by approximately 63%. The accuracy of predicting optimal execution plans by the intelligent model was 92%. The results have practical value for database administrators, data engineers, and developers of high-load applications in cloud environments. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52409 2026-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52408 Назва: Людино-машинна взаємодія на основі байєсівського моделювання для інтеграції експертних знань та даних Автори: Мага, Святослав Юрійович; Maha, Sviatoslav Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена систематичному викладу концепцій та практичних методів роботи з байєсівськими мережами і причинно-наслідковим моделюванням засобами мови програмування Python із використанням відкритої бібліотеки bnlearn. Робота охоплює повний методологічний цикл: від формалізації якісних знань предметного експерта до автоматичного навчання структури й параметрів мережі з даних та здійснення логічного висновку (інференсу). У теоретичній частині розмежовано поняття кореляції, асоціації та причинності, описано математичний апарат спрямованих ациклічних графів (DAG) і теорему Байєса. Розкрито підхід до трактування знань людини як повноцінного виду даних та продемонстровано їх формалізацію у вигляді змінних, зв'язків та умовно-ймовірнісних таблиць (CPT). На прикладі системи зрошення (Sprinkler) показано повний цикл побудови знання-керованої моделі, а на розширеному прикладі з галузі передбачувального технічного обслуговування – застосування байєсівських мереж за відсутності фізичних датчиків, включно з генерацією синтетичних даних. Окремо розглянуто методи причинно-наслідкового структурного навчання (на основі оцінок та на основі обмежень) і навчання параметрів (метод максимальної правдоподібності та байєсівська оцінка). Особливістю роботи є порівняльний аналіз результатів інференсу на моделі, побудованій зі знань експерта, та на моделі, навченій з емпіричних даних, що ілюструє природу суб'єктивних ймовірностей. Узагальнено функціональні можливості бібліотеки bnlearn, проаналізовано обмеження підходу (експоненційне зростання розмірності CPT, обчислювальна складність пошуку оптимальної структури) та сформульовано практичні рекомендації.; The qualification work is devoted to a systematic presentation of concepts and practical methods of working with Bayesian networks and causal modeling using the Python programming language using the open library bnlearn. The work covers the full methodological cycle: from formalization of qualitative knowledge of a subject matter expert to automatic learning of the structure and parameters of the network from data and implementation of logical conclusion (inference). The theoretical part distinguishes the concepts of correlation, association and causality, describes the mathematical apparatus of directed acyclic graphs (DAG) and Bayes' theorem. An approach to treating human knowledge as a full-fledged type of data is disclosed and their formalization in the form of variables, relations and conditional probability tables (CPT) is demonstrated. The full cycle of knowledge-driven model construction is shown on the example of an irrigation system (Sprinkler), and the application of Bayesian networks in the absence of physical sensors, including the generation of synthetic data, is shown on an extended example from the field of predictive maintenance. The methods of causal structural learning (based on estimates and based on constraints) and parameter learning (maximum likelihood method and Bayesian estimation) are considered separately. A feature of the work is a comparative analysis of the results of inference on a model built from expert knowledge and a model trained from empirical data, which illustrates the nature of subjective probabilities. The functional capabilities of the bnlearn library are summarized, the limitations of the approach are analyzed (exponential growth of the CPT dimension, computational complexity of finding the optimal structure) and practical recommendations are formulated. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52408 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52407 Назва: Методи та засоби оброблення даних з врахуванням вимог якості до них Автори: Лотоцький, Дмитро Віталійович; Lototskyi, Dmytro Короткий огляд (реферат): Робота присвячена систематичному огляду сучасних програмних інструментів вимірювання та моніторингу якості даних і дослідженню розриву між теоретичними концепціями в цій галузі та їх практичною реалізацією. У роботі розглянуто теоретичні засади якості даних – визначення, основні виміри (точність, повнота, узгодженість, своєчасність) та метрики їх вимірювання. Описано процес управління якістю даних як циклічний процес, що охоплює профілювання, вимірювання, очищення та моніторинг даних. Для досягнення мети проведено систематичний пошук, у результаті якого ідентифіковано ряд програмних інструментів якості даних. Зокрема це Informatica Data Quality, Experian Pandora, Apache Griffin, DataCleaner, MobyDQ, Oracle EDQ, SAS Data Quality, Talend Open Studio та інші. Отримані результати свідчать про такі ключові висновки: більшість інструментів підтримують базове профілювання даних, тоді як багатостовпцеве профілювання та виявлення залежностей реалізовані лише в окремих рішеннях; жоден з оглянутих інструментів не реалізує повного спектра теоретично запропонованих метрик якості даних – натомість більшість пропонують механізм користувацьких бізнес-правил; моніторинг якості даних здебільшого є преміальною платною функцією в комерційних продуктах, а інструменти з відкритим кодом, орієнтовані на моніторинг, позбавлені функцій профілювання. Результати дослідження мають практичну цінність для фахівців з якості даних при виборі інструментів, а також для наукової спільноти як підґрунтя для розроблення практико-орієнтованих методологій вимірювання якості даних.; The work is devoted to a systematic review of modern software tools for measuring and monitoring data quality and to investigate the gap between theoretical concepts in this field and their practical implementation. The paper considers the theoretical foundations of data quality - definitions, basic dimensions (accuracy, completeness, consistency, timeliness) and metrics for their measurement. The data quality management process is described as a cyclical process that includes profiling, measuring, cleaning and monitoring data. To achieve the goal, a systematic search was conducted, as a result of which a number of software tools for data quality were identified. In particular, these are Informatica Data Quality, Experian Pandora, Apache Griffin, DataCleaner, MobyDQ, Oracle EDQ, SAS Data Quality, Talend Open Studio and others. The results obtained indicate the following key conclusions: most tools support basic data profiling, while multi-column profiling and dependency detection are implemented only in individual solutions; none of the reviewed tools implements the full range of theoretically proposed data quality metrics – instead, most offer a mechanism for custom business rules; data quality monitoring is mostly a premium paid feature in commercial products, and open source tools focused on monitoring lack profiling features. The results of the study have practical value for data quality professionals when choosing tools, as well as for the scientific community as a basis for developing practice-oriented methodologies for measuring data quality. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52407 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52406 Назва: Аналіз ансамблевих методів машинного навчання та їх інтеграція з алгоритмами глибинного навчання Автори: Боб, Олександр Олександрович; Bob, Oleksandr Короткий огляд (реферат): У галузі машинного навчання два підходи демонструють суттєві переваги над традиційними алгоритмами – ансамблеве та глибоке навчання. Ансамблеве навчання охоплює методи, що передбачають інтеграцію кількох базових моделей у межах єдиного фреймворку з метою формування більш ефективної моделі, здатної перевершувати окремі компоненти ансамблю. Ефективність ансамблевих методів залежить від низки чинників, зокрема способу навчання базових моделей та механізмів їх комбінування. У науковій літературі описано загальні підходи до побудови ансамблевих моделей, які успішно застосовуються в різних предметних областях. Своєю чергою, моделі глибокого навчання забезпечили суттєве підвищення точності прогнозування у широкому спектрі задач машинного навчання. Незважаючи на різноманіття архітектур глибокого навчання, їх здатність розв’язувати складні задачі та автоматично виділяти ознаки, суттєвою проблемою залишається необхідність підбору оптимальних гіперпараметрів, що потребує значного практичного досвіду та спеціалізованих знань. Це ускладнює процес налаштування моделей і робить його трудомістким. У зв’язку з цим значна кількість досліджень спрямована на подолання зазначених обмежень шляхом поєднання підходів ансамблевого та глибокого навчання. Більшість наявних досліджень зосереджені на застосуванні простих ансамблевих методів, які характеризуються певними обмеженнями. Відтак дана робота присвячена аналізу різних стратегій ансамблевого навчання, зокрема в контексті їх інтеграції з методами глибокого навчання. Окрему увагу приділено чинникам та особливостям, що визначають ефективність ансамблевих методів.; In the field of machine learning, two approaches demonstrate significant advantages over traditional algorithms: ensemble learning and deep learning. Ensemble learning encompasses methods that involve the integration of multiple base models within a unified framework in order to construct a more effective model capable of outperforming its individual components. The effectiveness of ensemble methods depends on several factors, including the training procedures of the base models and the mechanisms used for their combination. The scientific literature describes general approaches to the construction of ensemble models that have been successfully applied across various domains. In turn, deep learning models have substantially improved predictive accuracy in a wide range of machine learning tasks. Despite the diversity of deep learning architectures, their capability to solve complex problems, and their ability to automatically extract features, a major challenge remains the selection of optimal hyperparameters, which requires considerable practical experience and specialized knowledge. This significantly complicates the model configuration process and makes it time-consuming. In this regard, a considerable amount of research has been devoted to overcoming these limitations through the integration of ensemble learning and deep learning approaches. Most existing studies focus on the application of relatively simple ensemble methods, which are characterized by certain limitations. Therefore, this review paper is devoted to the analysis of various ensemble learning strategies, particularly in the context of their integration with deep learning methods. Special attention is given to the factors and characteristics that determine the effectiveness of ensemble methods. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52406 2026-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52154 Назва: Методи та моделі машинного навчання для виявлення аномалій у мережевому трафіку інформаційних систем Автори: Ясінський, Олександр Олегович; Yasinskyi, Oleksandr Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена методам виявлення аномалій у мережевому трафіку за допомогою машинного навчання. У першому розділі описано таксономію аномалій та проаналізовано загрози інформаційній безпеці. Висвітлено характеристики трафіку та розглянуто інтелектуальні підходи до аналізу даних. У другому розділі досліджено архітектуру систем IDS, SIEM та EDR. Подано математичну формалізацію підготовки даних та обґрунтовано вибір ансамблевих алгоритмів XGBoost і Random Forest. У третьому розділі описано створення моделей та вибір значущих ознак на основі датасету CSE-CIC-IDS2018. Проведено експериментальну оцінку ефективності моделей за допомогою метрик точності.; This qualification work is dedicated to developing methods for detecting network traffic anomalies using machine learning. The first chapter describes the taxonomy of anomalies and analyzes information security threats. It highlights network traffic characteristics and reviews intelligent data analysis approaches. The second chapter investigates the architecture of IDS, SIEM, and EDR systems. It provides a mathematical formalization of data preparation and justifies the selection of ensemble algorithms, specifically XGBoost and Random Forest. The third chapter describes the model creation process and the selection of significant features based on the CSE-CIC-IDS2018 dataset. An experimental evaluation of model effectiveness was conducted using accuracy metrics. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52154 2026-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52153 Назва: Методи та засоби інтелектуального аналізу динаміки захворювань за даними електронної медичної документації Автори: Шабля, Руслан Андрійович; Shablia, Ruslan Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці інтелектуальної системи аналізу динаміки захворювань на основі даних електронної медичної документації із використанням алгоритму XGBoost та сучасних технологій розробки. Розглянуто теоретичні засади інтелектуального аналізу даних у медицині. Проаналізовано специфіку медичних даних, обґрунтовано вибір технологічного стеку. Досліджено математичне моделювання на основі градієнтного бустингу. Висвітлено принципи роботи алгоритму XGBoost, підходи до формування вектора ознак, архітектуру трирівневої системи та механізм інтеграції Python-аналітичного ядра із серверною частиною на Node.js. Наведено практичну реалізацію інтелектуальної системи, що охоплює розробку предиктивного модуля на XGBoost, серверної частини на Node.js, інтеграцію з Python-аналітичним ядром та створення веб-інтерфейсу на React.js.; The qualification thesis is devoted to the development of an intelligent system for analyzing disease dynamics based on electronic medical record data using the XGBoost algorithm and modern development technologies. The theoretical foundations of intelligent data analysis in medicine are considered. The specifics of medical data are analyzed, and the choice of the technological stack is substantiated. Mathematical modeling based on gradient boosting is investigated. The principles of the XGBoost algorithm operation, approaches to feature vector formation, the architecture of a three-tier system, and the mechanism of integration of the Python analytical core with the server side based on Node.js are highlighted. The practical implementation of the intelligent system is presented, covering the development of a predictive module based on XGBoost, the server side on Node.js, integration with the Python analytical core, and the creation of a web interface using React.js. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52153 2026-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52152 Назва: Аналіз методів моделювання циклічних економічних даних Автори: Тиховліс, Роман Ігорович; Tykhovlis, Roman Igorovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена аналізу методів моделювання циклічних економічних даних. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано огляд літературних джерел в напрямку моделювання економічних даних, зокрема рощглянуті питання аналізу та моделювання економічних даних. У другому розділі описано огляд та порівняльний аналіз методів та математичних моделей для моделювання економічних даних. У третьому розділі описано модель циклічного випадкового процесу та здійснено комп’ютерне моделювання економічних даних. У четвертому розділі описана охорона праці, зокрема питання іонізуючого та електромагнітного випромінювання. Окрім цього розглянуто питання мети та завдання безпеки у надзвичайних систуаціях.; The qualification work is devoted to the analysis of methods for modeling cyclical economic data. The first section of the qualification work describes a review of literary sources in the direction of modeling economic data, in particular, issues of analysis and modeling of economic data are considered. The second section describes a review and comparative analysis of methods and mathematical models for modeling economic data. The third section describes the model of a cyclic random process and the computer modeling of economic data. The fourth section describes labor protection, in particular the issue of ionizing and electromagnetic radiation. one meaning of this issue is the goal and task of safety in emergency situations. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52152 2026-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52151 Назва: Розробка архітектури та прототипу системи для автоматизованого підбору комплектуючих ПК на основі технологій ШІ та мікросервісів Автори: Тизунь, Андрій Сергійович; Tyzun, Andrii Serhiyovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці архітектури та прототипу системи для автоматизованого підбору комплектуючих ПК на основі технологій ШІ та мікросервісів. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано аналіз предметної області та методів інтелектуального підбору методів інтелектуального підбору. В другому розділі спрпоектовано архітектури та теоретичне обґрунтування системи. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описана програмна реалізація та експериментальне дослідження системи.; Thesis is devoted to the development of an architecture and a prototype of a system for automated selection of PC components based on AI and microservices technologies. The first section of the qualification work describes the analysis of the subject area and methods of intelligent selection methods of intelligent selection. The second section describes the architecture and theoretical justification of the system. The third section of the qualification work describes the software implementation and experimental research of the system. Based on research and analysis, a database of existing vaccines against diseases has been compiled, indicating the age and number of doses, who is the manufacturer and the mandatory administration. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52151 2026-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52150 Назва: Оптимізація адаптивно-гібридної архітектури ARX для підвищення масштабованості та продуктивності вебклієнтів Автори: Старицький, Олександр Романович; Starytskyi, Oleksandr Короткий огляд (реферат): У роботі проведено дослідження та формалізацію адаптивно-гібридної архітектури ARX, спрямованої на підвищення продуктивності, масштабованості та ефективності сучасних вебзастосунків. Проаналізовано сучасні фронтенд-архітектури (SPA, SSR, SSG, Islands) та їхні обмеження, на основі чого сформовано систему критеріїв оцінювання (Performance, Developer Experience, Maintainability, Scalability) і запропоновано методологію ARX, що поєднує гібридний рендеринг, контекстно-адаптивне прийняття рішень і оркестрацію інтерфейсу. Ефективність підходу підтверджено експериментально за допомогою RUM, Lighthouse та Puppeteer на тестових застосунках React/Next.js, де ARX продемонструвала покращення ключових метрик продуктивності (FCP, LCP, TTI, TBT), зменшення складності реалізації та підвищення швидкості розробки й масштабованості системи.; The thesis presents a study and formalization of the adaptive-hybrid ARX architecture aimed at improving the performance, scalability, and efficiency of modern web applications. Modern frontend architectures (SPA, SSR, SSG, Islands) and their limitations are analyzed, which serves as a basis for defining an evaluation framework (Performance, Developer Experience, Maintainability, Scalability) and proposing the ARX methodology that combines hybrid rendering, context-aware decision-making, and interface orchestration. The effectiveness of the approach is experimentally validated using RUM, Lighthouse, and Puppeteer on test applications built with React/Next.js, where ARX demonstrates improvements in key performance metrics (FCP, LCP, TTI, TBT), reduced implementation complexity, and enhanced development speed and system scalability. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52150 2026-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52149 Назва: Аналітичне опрацювання даних розумних міст з використанням штучного інтелекту Автори: Ставицька, Анастасія Романівна; Stavytska, Anastasiia Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена аналітичному опрацюванню даних розумних міст з використанням ШІ. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано концепт «розумного міста» як цифрового простору, де управління й мобільність базуються на аналітичному опрацюванні даних. Висвітлено науково-технологічні основи застосування ШІ в урбаністиці та розглянуто базові інформаційно-технологічні платформи міської інфраструктури. Також проаналізовано етичні принципи впровадження ШІ. В другому розділі кваліфікаційної роботи обґрунтовано концептуальні моделі ШІ та їхній безпосередній вплив на аналітичне опрацювання міських даних. Описано специфіку використання методів обробки даних на основі ШІ для оптимізації спеціалізованих застосунків. На основі інструментів ШІ проведено прогностичну аналітику у міському плануванні, зокрема для моделювання транспортного трафіку, міського зростання та екологічного стану. В третьому розділі кваліфікаційної роботи розроблено класифікацію методів і технологій інтелектуального оброблення й прогнозування міських даних за чотирма категоріями. Спроєктовано комплексний підхід до інтеграції інструментів збору, моніторингу та оптимізації гетерогенної інформації в усіх міських доменах. Шляхом тестування прикладних рішень підтверджено, що впровадження алгоритмів ШІ підвищує операційну ефективність та знижує витрати міських систем.; Thesis is devoted to the analytical processing of smart city data using AI. The first chapter of the thesis describes the concept of the ‘smart city’ as a digital space where management and mobility are based on the analytical processing of data. It highlights the scientific and technological foundations for the application of AI in urban planning and examines the basic information technology platforms of urban infrastructure. It also analyses the ethical principles of AI implementation. The second chapter of the thesis substantiates conceptual AI models and their direct impact on the analytical processing of urban data. The specifics of using AI-based data processing methods to optimise specialised applications are described. Using AI tools, predictive analytics have been conducted in urban planning, specifically for modelling traffic, urban growth and environmental conditions. The third chapter of the thesis develops a classification of methods and technologies for the intelligent processing and forecasting of urban data across four categories. A comprehensive approach to the integration of tools for the collection, monitoring and optimisation of heterogeneous information across all urban domains has been designed. Through testing of applied solutions, it has been confirmed that the implementation of AI algorithms improves operational efficiency and reduces the costs of urban systems. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52149 2026-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52148 Назва: Дослідження та розробка моделі глибокого машинного навчання для класифікації хвороб рослин за зображеннями Автори: Семенів, Максим Васильович; Semeniv, Maksym Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці моделей глибинного навчання для автоматизованої класифікації хвороб рослин за зображеннями листя. У першому розділі проаналізовано сучасні підходи до класифікації зображень, методи машинного та глибинного навчання. У другому розділі досліджено технології та методи реалізації системи класифікації, виконано аналіз методів попередньої обробки зображень та метрик оцінювання моделей та програмних засобів реалізації. У третьому розділі виконано формування та підготовку датасету, проведено їх навчання, тестування та експериментальне дослідження ефективності. Об’єкт дослідження: процес автоматизованого аналізу та класифікації зображень рослин із використанням методів глибинного навчання. Предмет дослідження: моделі глибинного навчання та методи комп’ютерного зору для класифікації хвороб рослин за зображеннями листя.; Qualification work is devoted to the research and development of deep learning models for automated plant disease classification using leaf images. The first section analyzes modern approaches to image classification, machine learning and deep learning methods. The second section investigates technologies and implementation methods of the classification system, including image preprocessing methods, model evaluation metrics and software tools for implementation. The third section describes dataset formation and preparation, model training, testing and experimental evaluation of efficiency. Object of research: the process of automated analysis and classification of plant images using deep learning methods. Subject of research: deep learning models and computer vision methods for plant disease classification using leaf images. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52148 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52147 Назва: Багатокритеріальна оптимізація цифрових послуг розумного міста Автори: Лісовий, Назар Володимирович; Lisovyi, Nazar Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена багатокритеріальній оптимізації цифрових послуг розумного міста. В першому розділі кваліфікаційної роботи подано опис концепту «Розумне місто». Розглянуто інформаційно-технологічні основи цифрових послуг. Проведено аналітичний огляд наукових публікацій в галузі цифрових послуг «розумних міст». В другому розділі кваліфікаційної роботи висвітлено процеси прийняття рішень для потреб цифрових послуг «розумного міста». Досліджено методології багатокритеріального прийняття рішень цифрових послуг «розумного міста». Обґрунтовано відбір ознак для багатокритеріальної оптимізації цифрових послуг «розумного міста». Описано інженерію ознак багатокритеріальної оптимізації цифрових послуг «розумного міста». Обґрунтовано вибір критеріїв оптимізації цифрових послуг «розумного міста». В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано використання методу ентропії для багатокритеріальної оптимізації цифрових послуг «розумного міста». Здійснено пріоритезацію альтернатив багатокритеріальної оптимізації цифрових послуг «розумного міста» за допомогою методології VIKOR. Виконано аналіз отриманих результатів.; The qualification thesis is devoted to the multi-criteria optimization of smart city digital services. The first chapter of the qualification thesis provides a description of the "Smart City" concept. The information technology foundations of digital services are considered, and an analytical review of scientific publications in the field of smart city digital services is conducted. The second chapter highlights decision-making processes for the needs of smart city digital services. The methodologies of multi-criteria decision-making for smart city digital services are investigated. Furthermore, feature selection for the multi-criteria optimization of smart city digital services is substantiated, and feature engineering for the multi-criteria optimization of smart city digital services is described. The choice of optimization criteria for smart city digital services is justified. The third chapter of the qualification thesis describes the application of the entropy method for the multi-criteria optimization of smart city digital services. The prioritization of alternatives for the multi-criteria optimization of smart city digital services is performed using the VIKOR methodology. Finally, an analysis of the obtained results is carried out. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52147 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52146 Назва: Дослідження адаптивних алгоритмів регулювання когнітивного навантаження у веб-тренажері пам’яті Автори: Лесик, Роман Володимирович; Lesyk, Roman Volodymyrovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробленню адаптивного вебтренажера пам’яті, призначеного для регулювання когнітивного навантаження користувача під час виконання інтерактивних тренувальних вправ. У роботі розглянуто сучасні підходи до побудови адаптивних навчальних вебсистем, особливості організації тренувального процесу у вебтренажерах пам’яті, методи формування та обробки результатів виконання завдань, а також використання метрик ефективності користувача для прийняття рішень щодо зміни складності вправ.; У межах дослідження обґрунтовано архітектуру вебдодатка, спроєктовано структуру зберігання даних і розроблено алгоритм адаптивного регулювання складності на основі точності відповідей, часу реакції та стабільності результатів користувача. Реалізовано вебтренажер пам’яті з інтерактивними вправами, підсистемою автентифікації, збереженням результатів тренувань, статистичним аналізом прогресу та автоматичною зміною параметрів складності. Отримані результати підтверджують доцільність застосування адаптивного підходу для персоналізації тренувального процесу та підвищення ефективності взаємодії користувача із системою. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52146 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52145 Назва: Генеративний штучний інтелект для цифрових двійників розумних міст Автори: Кривецький, Андрій Дмитрович; Kryvetskyi, Andrii Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена дослідженню генеративний штучний інтелект для цифрових двійників розумних міст. В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто генеративний ШІ як основу прогнозування та сталого проєктування «розумних міст» і цифрових двійників. Описано концептуальні засади базових моделей та аналітичний огляд наукової літератури у цій галузі. Подано базову структуру великої моделі потоків (LFM), адаптовану для міського цифрового двійника (UDT). В другому розділі кваліфікаційної роботи подано огляд концептуального проєкту «розумного міста» та його окремих підпроєктів. Висвітлено трансформацію платформи відкритих даних у комплексну міську систему. Здійснено обґрунтування умов вибірки, описано процес проєктування концепту та виконано розробку моделі великого потоку «розумного міста». В третьому розділі кваліфікаційної роботи здійснено прототипування моделі великого потоку «розумного» міста. Описано основні елементи моделі великого потоку «розумного міста». Розглянуто автоенкодер «розумного міста». Описано перспективи розвитку та потенціал концептуального проєкту «розумне місто». Подано аналіз результатів прототипування проєкту «розумне місто» в концептуальну модель.; The qualification thesis is devoted to the study of generative artificial intelligence for digital twins of smart cities. In the first chapter of the qualification thesis, generative AI is considered as a basis for forecasting and sustainable design of “smart cities” and digital twins. The conceptual foundations of foundation models and an analytical review of scientific literature in this field are presented. The basic structure of a Large Flow Model (LFM), adapted for an Urban Digital Twin (UDT), is introduced. In the second chapter of the qualification thesis, an overview of the conceptual “smart city” project and its individual subprojects is provided. The transformation of an open data platform into a comprehensive urban system is highlighted. The justification of sampling conditions is carried out, the process of conceptual design is described, and the development of a Large Flow Model of the “smart city” is performed. In the third chapter of the qualification thesis, prototyping of the Large Flow Model of the “smart city” is carried out. The main elements of the Large Flow Model of the “smart city” are described. The “smart city” autoencoder is discussed. The prospects for development and the potential of the conceptual “smart city” project are outlined. An analysis of the prototyping results of the “smart city” project into a conceptual model is presented. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52145 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52144 Назва: Методи обробки та аналізу даних сенсорів внутрішнього середовища розумних будівель Автори: Котлінський, Олександр Олексійович; Kotlinskyi, Oleksandr Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці й обґрунтуванню методів обробки та аналізу даних сенсорів «розумних будівель» для багатокритеріальної оптимізації енергоменеджменту. В першому розділі описані концептуальні засади систем моніторингу в інфраструктурі «розумного міста». Висвітлено роль внутрішнього середовища для комфорту мешканців. Розглянуто структуру споживання енергії інженерними вузлами. Проаналізовано конфлікт між екологічністю й економією, обґрунтовано ефективність еволюційних підходів штучного інтелекту. В другому розділі формалізовано задачу багатоцільової оптимізації та створено середовище моделювання. Досліджено структуру датасету CU-BEMS. Подано математичний опис п'яти новітніх біоінспірованих алгоритмів. В третьому розділі описано результати експериментів за різних сценаріїв роботи систем. Проаналізовано енергоефективність і швидкість збіжності оптимізаторів. Проведено побудову компромісних рішень. Об’єкт дослідження: процеси обробки та аналізу даних сенсорів внутрішнього середовища будівель. Предмет дослідження: методи, моделі та біоінспіровані алгоритми оптимізації енергоспоживання інженерних систем.; The qualification work is devoted to the development and justification of methods for processing and analyzing data from sensors of "smart buildings" for multi-criteria optimization of energy management. The first section describes the conceptual principles of monitoring systems in the infrastructure of a "smart city". The role of the internal environment for the comfort of residents is highlighted. The structure of energy consumption by engineering nodes is considered. The conflict between environmental friendliness and economy is analyzed, the effectiveness of evolutionary approaches to artificial intelligence is substantiated. In the second section, the multi-objective optimization problem is formalized and a modeling environment is created. The structure of the CU-BEMS dataset is studied. A mathematical description of five new bioinspired algorithms is presented. In the third section, the results of experiments under different scenarios of system operation are described. The energy efficiency and convergence speed of optimizers are analyzed. Compromise solutions are constructed. The object of research: the processes of processing and analyzing data from sensors of the internal environment of buildings. Subject of research: methods, models and bioinspired algorithms for optimizing energy consumption of engineering systems Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52144 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52143 Назва: Розробка системи скрапінгу онлайн-магазинів одягу з функціями аналізу та прогнозу Автори: Караванський, Владислав Володимирович; Karavanskyy, Vladyslav Короткий огляд (реферат): Стрімкий розвиток електронної комерції призводить до постійного зростання обсягів інформації, що генерується онлайн-магазинами. Особливо динамічно розвивається сегмент продажу одягу, де асортимент товарів, ціни, категорії та підкатегорії продукції регулярно оновлюються відповідно до змін споживчого попиту та модних тенденцій. Технології веб-скрапінгу дозволяють автоматизувати процес збору даних з веб-ресурсів, забезпечуючи отримання великого обсягу структурованої інформації за короткий проміжок часу. Крім того, недостатньо дослідженими залишаються питання автоматизованого визначення популярних підкатегорій товарів на основі даних електронної комерції та прогнозування їх популярності у майбутньому із застосуванням методів аналізу даних і машинного навчання.; regularly updated in accordance with changes in consumer demand and fashion trends. Web scraping technologies make it possible to automate the process of collecting data from web resources, ensuring the acquisition of large volumes of structured information within a short period of time. In addition, the issues of automated identification of popular product subcategories based on e-commerce data, as well as forecasting their future popularity using data analysis and machine learning methods, remain insufficiently researched. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52143 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52142 Назва: Методи аналізу даних та штучного інтелекту для інтелектуальної системи “розумного” туризму Автори: Кіндзерський, Назар Ігорович; Kindzerskyi, Nazar Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена застосуванню методів аналізу даних і штучного інтелекту для автоматичного формування персоналізованих туристичних маршрутів. В першому розділі описано концепцію «розумного» туризму, проаналізовано існуючі програмні рішення та сформульовано вимоги до системи. В другому розділі досліджено методи просторової кластеризації k-means і DBSCAN для групування локацій та виявлення географічних аномалій, а також методи промпт-інжинірингу для роботи з мовною моделлю. В третьому розділі описано реалізацію методів у веб-застосунку, проведено тестування та експериментальне дослідження на вибірці з 50 генерацій. Об'єкт дослідження: процес автоматизованого планування персоналізованих туристичних маршрутів засобами штучного інтелекту. Предмет дослідження: методи аналізу даних та машинного навчання для побудови персоналізованих туристичних рекомендацій та оптимізованих маршрутів в інтелектуальній інформаційній системі «розумного» туризму; Qualification work is devoted to the application of data analysis and artificial intelligence methods for automatic generation of personalized tourist routes. The first section describes the concept of "smart" tourism, analyzes existing software solutions and formulates the system requirements. The second section investigates spatial clustering methods k-means and DBSCAN for grouping locations and detecting geographical anomalies, as well as prompt engineering methods for working with a large language model. The third section describes the implementation of the methods in a web application, testing and experimental research on a sample of 50 generations. Object of research: the process of automated planning of personalized tourist routes using artificial intelligence. Subject of research: data analysis and machine learning methods for building personalized tourist recommendations and optimized routes in an intelligent information system of "smart" tourism Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52142 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52134 Назва: Моделювання та інтеграція знань у графових структурах для виявлення зв’язків між гетерогенними сутностями Автори: Гашинський, Роман Ігорович; Gashynskyi, Roman Igorovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці підходу до моделювання й інтеграції знань у графових структурах для виявлення зв’язків між гетерогенними сутностями. У першому розділі проаналізовано теоретичні основи представлення знань, графових структур, гетерогенних даних, RDF, JSON-LD та методів інтеграції знань. У другому розділі описано предметну область, визначено типи сутностей і зв’язків, сформовано модель JSON-LD даних, архітектуру системи та алгоритм інтеграції знань у графову модель. У третьому розділі наведено реалізацію програмної системи, результати побудови RDF-графа, візуалізації графової моделі, аналізу центральності та пошуку прямих і непрямих зв’язків між сутностями. Об’єкт дослідження: процеси моделювання та інтеграції знань у графових структурах. Предмет дослідження: методи, моделі та програмні засоби представлення, інтеграції й аналізу зв’язків між гетерогенними сутностями у графових структурах.; The qualification work is devoted to the study and development of an approach to knowledge modeling and integration in graph structures for identifying relationships between heterogeneous entities. The first chapter analyzes the theoretical foundations of knowledge representation, graph structures, heterogeneous data, RDF, JSON-LD, and methods of knowledge integration. The second chapter describes the subject area, defines the types of entities and relationships, and presents the JSON-LD data model, the system architecture, and the algorithm for integrating knowledge into a graph model. The third chapter presents the implementation of the software system, the results of RDF graph construction, visualization of the graph model, centrality analysis, and the search for direct and indirect relationships between entities. Object of the research: the processes of knowledge modeling and integration in graph structures. Subject of the research: methods, models, and software tools for representing, integrating, and analyzing relationships between heterogeneous entities in graph structures. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52134 2026-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52132 Назва: Моделі і методи оцінювання якості та модернізації користувацького інтерфейсу веб-платформи OLX.ua Автори: Галущак, Олександр Ігорович; Halushchak, Oleksandr Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена комплексному дослідженню та модернізації користувацького інтерфейсу OLX.ua – провідної C2C-платформи України. У першому розділі роботи описано ринок онлайн-оголошень України, обґрунтовано вибір OLX.ua як об'єкта аналізу та проаналізовано методологічну базу дослідження. Розглянуто евристичну модель Нільсена, GOMS/KLM та стандарт ISO 9241. У другому розділі роботи визначено об'єкт і предмет дослідження, сформульовано робочу гіпотезу та описано методологію проведення комплексного UX-аудиту. В третьому розділі роботи представлено результати оцінювання: виявлено 5 підтверджених порушень юзабіліті, GOMS/KLM-аналіз показав перевищення оптимального часу виконання завдань на 40–1665%, жоден з 10 критеріїв ISO 9241 не виконується повністю. Розроблено 4 рекомендації з модернізації та відповідні UI-прототипи у Claude Design.; The qualification work is devoted to the comprehensive evaluation and modernization of the user interface of OLX.ua – Ukraine's leading C2C marketplace. The first chapter describes the Ukrainian online classifieds market, justifies the choice of OLX.ua as the object of analysis, and reviews the methodological foundation of the study. Nielsen's heuristic model, GOMS/KLM, and the ISO 9241 standard are considered. The second chapter defines the object and subject of the research, formulates the working hypothesis, and describes the methodology of the integrated UX audit. The third chapter presents the evaluation results: 5 confirmed usability violations were identified, GOMS/KLM analysis showed that task completion time exceeds the optimum by 40–1665%, and none of the 10 ISO 9241 criteria is fully met. Four modernization recommendations and corresponding UI prototypes in Claude Design were developed. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52132 2026-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52131 Назва: Методи багатовимірного опрацювання великих даних розумних міст з врахуванням процесів забезпечення конфіденційності процесів Автори: Вітів, Іван Володимирович; Vitiv, Ivan Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню методів багатовимірного опрацювання великих даних розумних міст з врахуванням процесів забезпечення конфіденційності процесів. В першому розділі подано актуальність досліджень в галузі аналітичного опрацювання великих за обсягом наборів та колекцій даних «розумних міст». Розглянуто передумови багатовимірного аналітичного опрацювання великих за обсягом наборів та колекцій даних «розумних міст». Висвітлено основи моделей, методів та технік багатовимірного аналітичного опрацювання великих за обсягом даних, що зберігають конфіденційність. Проаналізовано хмарні архітектури та платформи для розширеного аналітичного опрацювання, що зберігає конфіденційність. В другому розділі досліджено конфіденційність високовимірних даних «розумних міст». Розглянуто конфіденційність OLAP «розумних міст». Проаналізовано конфіденційність великих багатовимірних даних «розумних міст» у нових сценаріях застосування. Досліджено архітектури та платформи для розширеного аналітичного опрацювання збереження конфіденційності в хмарах. В третьому розділі подано порівняльний опис інструментів та підходів аналітичного опрацювання великих за обсягом наборів та колекцій даних «розумних міст».; The qualification thesis is devoted to the research of methods for multidimensional analytical processing of smart city big data, taking into account the processes of ensuring process privacy. The first chapter presents the relevance of research in the field of analytical processing of large-scale datasets and collections of "smart city" data. The prerequisites for multidimensional analytical processing of large-scale datasets and collections of "smart city" data are considered. The fundamentals of models, methods, and techniques for privacy-preserving multidimensional analytical processing of big data are highlighted. Cloud architectures and platforms for enhanced privacy-preserving analytical processing are analyzed. The second chapter investigates the privacy of high-dimensional "smart city" data. The privacy of "smart city" OLAP is considered. The privacy of large multidimensional "smart city" data in new application scenarios is analyzed. Architectures and platforms for enhanced privacy-preserving analytical processing in the cloud are investigated. The third chapter provides a comparative description of tools and approaches for the analytical processing of large-scale datasets and collections of "smart city" data. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52131 2026-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52130 Назва: Оптимізація алгоритмів інтелектуального сортування даних на основі контентного аналізу з використанням Google Drive API Автори: Бойко, Данило Андрійович Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розв’язанню задачі розробки вебдодатку для керування резервними копіями даних із інтеграцією Google Drive API. Об’єктом дослідження є оптимізація резервного копіювання та зберігання даних у хмарному середовищі, а предметом дослідження — методи та засоби реалізації вебдодатку для керування цими резервними копіями. В першому розділі описані теоретичні основи хмарних сервісів, резервного копіювання та методів сортування й обробки даних. В другому розділі наведено вимоги, архітектуру та структуру системи, а також описано алгоритми роботи й механізми взаємодії з Google Drive API. В третьому розділі описано реалізацію основних модулів вебдодатку, проаналізовано архітектурні рішення та їх ефективність, наведено результати реалізації серверної частини, інтеграції з Google Drive API, Dashboard та системи безпеки.; The qualification thesis is dedicated to solving the problem of developing a web application for managing data backups with Google Drive API integration. The object of the research is the optimization of data backup and storage in a cloud environment, while the subject of the research encompasses the methods and tools for implementing a web application to manage these backups. The first chapter describes the theoretical foundations of cloud services, data backup, and methods of data sorting and processing. The second chapter outlines the system's requirements, architecture, and structure, alongside the algorithms and interaction mechanisms with the Google Drive API. The third chapter details the implementation of the main web application modules, analyzes the architectural solutions and their efficiency, and presents the results of the server-side implementation, Google Drive API integration, Dashboard, and security system. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52130 2026-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52127 Назва: Дослідження застосування великих мовних моделей для автоматизації генерації модульних тестів та аналізу результатів при перевірці WordPress плагінів Автори: Вінніченко, Олександр Анатолійович; Vinnichenko, Oleksandr Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи автоматизованої генерації модульних PHPUnit-тестів для WordPress-плагінів на основі великих мовних моделей. У першому розділі проаналізовано сучасний стан тестування плагінів, динаміку вразливостей в екосистемі та ключові проблеми ручного тестування. У другому розділі досліджено інструменти генерації тестів, проведено порівняльний аналіз провідних моделей LLM та обґрунтовано вибір чотирирівневої методики prompt engineering і ітеративного repair loop. У третьому розділі описано архітектуру та реалізацію системи WP-TestLLM, проведено експериментальне дослідження на реальних плагінах, виконано статистичну перевірку гіпотези та оцінено практичну й економічну ефективність рішення. Об’єкт дослідження: процес тестування та забезпечення якості й безпеки WordPress-плагінів у масштабній та динамічній екосистемі відкритої системи управління контентом. Предмет дослідження: методи автоматизації генерації модульних PHPUnit-тестів та аналізу їх результатів за допомогою великих мовних моделей.; The master's thesis is devoted to the development of a system for automated generation of unit PHPUnit tests for WordPress plugins based on large language models. The first chapter analyzes the current state of plugin testing, the dynamics of vulnerabilities in the ecosystem, and the key problems of manual testing. The second chapter examines existing test generation tools, provides a comparative analysis of leading LLM models, and substantiates the choice of a four-level prompt engineering methodology combined with an iterative repair loop. The third chapter describes the architecture and technical implementation of the WP-TestLLM system, presents an experimental study conducted on real plugins from the Crocoblock ecosystem, performs a statistical verification of the research hypothesis, and evaluates the practical and economic efficiency of the proposed solution. Object of research: the process of testing and ensuring the quality and security of WordPress plugins within the large-scale and dynamic ecosystem of an open-source content management system. Subject of research: methods of automating the generation of unit PHPUnit tests and analyzing their results using large language models. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52127 2026-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52126 Назва: Стан та перспективи розвитку розумних міст на основі штучного інтелекту Автори: Боднар, Микола Орестович; Bodnar, Mykola Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню стану та перспектив розвитку розумних міст на основі штучного інтелекту. В першому розділі подано сутність концепції «Розумне місто». Висвітлено роль Big Data та штучного інтелекту у розвитку «розумних міст». Описано інтелектуальні системи прийняття рішень у «розумних містах». Проаналізовано роль штучного інтелекту в міському розвитку. Досліджено інтелектуальні платформи та методи обробки даних «розумних міст». Обґрунтовано концептуальні основи інтеграції штучного інтелекту та хмарних обчислень в інфраструктуру «розумних міст». Сформовано теоретико-методологічні засади трансформації урбаністичних даних за допомогою технологій штучного інтелекту. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано прогнозну аналітику в міському плануванні. Подано прогнозування перспектив зростання «розумних міст». Досліджено моделі прогнозування транспортних потоків. Висвітлено прогнози впливу на навколишнє середовище. Досліджено інтелектуальні методи оптимізації систем «розумних міст». Розглянуто роль ШІ-керованих хмарних рішень у процесах прийняття управлінських рішень та прогностичного аналізу міського середовища. В третьому розділі кваліфікаційної роботи подано аналіз викликів і перспектив розвитку інтелектуальних міських систем. Проаналізовано обмеження розвитку «розумних міст» з використанням ШІ.; The qualification thesis is devoted to the study of the current state and prospects for the development of smart cities based on artificial intelligence. The first chapter presents the essence of the “Smart City” concept. The role of Big Data and artificial intelligence in the development of smart cities is highlighted. Intelligent decision-making systems in smart cities are described. The role of artificial intelligence in urban development is analyzed. Intelligent platforms and methods for processing smart city data are investigated. The conceptual foundations for integrating artificial intelligence and cloud computing into smart city infrastructure are substantiated. The theoretical and methodological principles of transforming urban data using artificial intelligence technologies are formulated. The second chapter of the qualification thesis describes predictive analytics in urban planning. Forecasting the growth prospects of smart cities is presented. Models for predicting traffic flows are investigated. Forecasts of environmental impact are highlighted. Intelligent optimization methods for smart city systems are studied. The role of AI-driven cloud solutions in managerial decision-making processes and predictive analysis of the urban environment is considered. The third chapter of the qualification thesis presents an analysis of the challenges and prospects for the development of intelligent urban systems. The limitations of smart city development using artificial intelligence are analyzed. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52126 2026-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52125 Назва: Дослідження взаємодії користувачів із контентом у соціальних мережах із застосуванням методів NLP та поведінкової аналітики Автори: Боднар, Денис Володимирович; Bodnar, Denys Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці методики аналізу взаємодії користувачів із контентом у соціальних мережах засобами NLP та поведінкової аналітики. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані теоретичні основи аналізу взаємодії користувачів у соціальних мережах. Висвітлено типи взаємодій із контентом та методи збору даних. Розглянуто основи обробки природної мови. Проаналізовано підходи до поведінкового аналізу користувачів. В другому розділі кваліфікаційної роботи систематизовано методи аналізу тональності контенту. Досліджено методи кластеризації та тематичного моделювання. Подано порівняльний аналіз методів NLP та поведінкової аналітики. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано дослідницький конвеєр для аналізу взаємодій користувачів. Проаналізовано результати інтеграції аналізу тональності, кластеризації та графового аналізу. Проведено апробацію на наборі даних чотирьох платформ. Об'єкт дослідження: процеси взаємодії користувачів із контентом у соціальних мережах.; This thesis is devoted to the development of a methodology for analysing user interaction with content on social media using NLP and behavioural analytics. The first chapter of the thesis describes the theoretical foundations of analysing user interaction on social media. It outlines the types of interaction with content and data collection methods. The fundamentals of natural language processing are examined. Approaches to behavioural analysis of users are analysed. The second chapter of the thesis systematises methods for analysing the sentiment of content. Methods of clustering and thematic modelling are investigated. A comparative analysis of NLP and behavioural analytics methods is presented. The third chapter of the thesis describes a research pipeline for analysing user interactions. The results of integrating sentiment analysis, clustering and graph analysis are analysed. Testing was carried out on a dataset from four platforms. Research object: processes of user interaction with content on social networks. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52125 2026-05-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52124 Назва: Інтеграція LLM у веб додаток для вирішення задачі генерації відповідей на запити користувачів Автори: Антонюк, Дмитро Тарасович; Antoniuk, Dmytro Tarasovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробленню вебдодатка з інтеграцією великих мовних моделей для автоматизації генерації відповідей на запити користувачів. У першому розділі кваліфікаційної роботи здійснено огляд сучасних великих мовних моделей та їх застосування у вебсередовищі. Розглянуто методи інтеграції LLM через API та мікросервісні архітектури, проаналізовано можливості Azure OpenAI та переваги використання мовних моделей для автоматизації взаємодії з користувачем. На основі цього обґрунтовано вибір технологій і визначено вимоги до системи. Другий розділ присвячено архітектурі та функціональній структурі вебдодатка. Описано механізми обробки й передачі запитів користувачів, спроєктовано взаємодію між клієнтською частиною, сервером та AI-сервісом. У третьому розділі представлено реалізацію вебдодатка з чат-інтерфейсом, каталогом товарів, кошиком та особистим кабінетом. Здійснено інтеграцію із сервісом Azure OpenAI для генерації відповідей у режимі реального часу, розроблено механізми асинхронної обробки запитів. Проведено тестування працездатності системи та оцінено якість відповідей, що підтвердило ефективність запропонованих рішень.; The qualification work is devoted to the research and development of a web application with the integration of large language models to automate the generation of responses to user requests. The first section of the qualification work reviews modern large language models and their application in the web environment. Methods for integrating LLM via API and microservice architectures are considered, the capabilities of Azure OpenAI and the advantages of using language models to automate user interaction are analyzed. Based on this, the choice of technologies is justified and the requirements for the system are determined. The second section is devoted to the architecture and functional structure of the web application. The mechanisms for processing and transmitting user requests are described, the interaction between the client part, the server and the AI-service is designed. The third section presents the implementation of a web application with a chat interface, product catalog, shopping cart and personal account. Integration with the Azure OpenAI service is carried out to generate responses in real time, and mechanisms for asynchronous request processing are developed. The system's performance was tested and the quality of the responses was assessed, which confirmed the effectiveness of the proposed solutions. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52124 2026-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50883 Назва: Проєкт архітектурної реалізації та макет веб-орієнтованої CRM-системи на основі шаблонів фреймворку Vue Автори: Кібук, Ростислав Максимович; Kibuk, Rostyslav Maksymovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена проєктуванню архітектури та розробці макета сучасної CRM-системи (Customer Relationship Management) з використанням компонентного підходу фреймворку Vue. У першому розділі проведено аналіз ринку CRM-рішень, визначено ключові функціональні вимоги до систем управління відносинами з клієнтами та обґрунтовано вибір технологічного стеку для розробки Single Page Application (SPA). Другий розділ містить опис архітектурних шаблонів, розробку структури компонентів, схему бази даних та проєктування інтерфейсу користувача (UI/UX). У третьому розділі представлено практичну реалізацію макета системи: налаштування маршрутизації, управління станом програми та інтеграцію з API. Робота демонструє переваги використання готових шаблонів та реактивних фреймворків для швидкої розробки масштабованих бізнес-рішень. Окремо розглянуто питання економічної доцільності проєкту та заходи з охорони праці; The qualification work is devoted to the design of the architecture and the development of a layout for a modern CRM system (Customer Relationship Management) using the component-based approach of the Vue framework. The first chapter analyzes the CRM solutions market, defines key functional requirements for customer relationship management systems, and justifies the choice of the technology stack for Single Page Application (SPA) development. The second chapter contains a description of architectural patterns, the development of the component structure, the database schema, and the design of the user interface (UI/UX). The third chapter presents the practical implementation of the system layout: routing configuration, application state management, and API integration. The work demonstrates the advantages of using pre-built templates and reactive frameworks for the rapid development of scalable business solutions. Separate sections address the economic feasibility of the project and occupational health measures Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50883 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50862 Назва: Розробка системи відстеження походження та забезпечення якості даних при інтеграції гетерогенних потоків в граф знань на платформі Blue Brain Nexus Автори: Бревус, Галина Богданівна; Brevus, Halyna Bohdanivna Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена вирішенню проблем забезпечення якості та прозорості походження даних (provenance) під час їх інтеграції у семантичні графи знань. Об’єктом дослідження є процеси опрацювання гетерогенних потоків даних на платформі Blue Brain Nexus. У роботі проаналізовано існуючі стандарти опису походження даних (PROV-O) та метрики оцінки якості семантичних даних. Розроблено архітектуру системи, яка дозволяє автоматизовано відстежувати життєвий цикл інформації від першоджерела до графу знань. Практична реалізація включає створення ETL-конвеєрів з вбудованими перевірками валідності та формування метаданих походження. Отримані результати дозволяють підвищити рівень довіри до даних у великих наукових та корпоративних проектах. Також розглянуто економічні аспекти розробки, вимоги до охорони праці та цивільного захисту; The qualification work is devoted to solving the problems of ensuring quality and transparency of data origin (provenance) during their integration into semantic knowledge graphs. The object of study is the processes of processing heterogeneous data streams on the Blue Brain Nexus platform. The paper analyzes existing data provenance description standards (PROV-O) and metrics for assessing the quality of semantic data. A system architecture has been developed that allows automated tracking of the information life cycle from the primary source to the knowledge graph. The practical implementation includes the creation of ETL pipelines with built-in validity checks and the generation of provenance metadata. The results obtained increase the level of trust in data in large scientific and corporate projects. Economic aspects of development, labor protection requirements, and civil protection are also considered Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 23.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 23 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50862 2025-12-23T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50860 Назва: Методи машинного навчання в задачах розпізнавання міміки обличчя Автори: Голубко, Катерина Анатоліївна; Holubko, Kateryna Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці системи автоматичного розпізнавання міміки обличчя на основі методів машинного навчання. У першому розділі розглянуто теоретичні аспекти комп'ютерного зору, проаналізовано психологічні моделі емоцій та сучасні підходи до ідентифікації мімічних ознак. Другий розділ містить опис методів попередньої обробки зображень, виділення ключових точок обличчя та порівняльний аналіз архітектур глибокого навчання, зокрема згорткових нейронних мереж (CNN). У третьому розділі представлено програмну реалізацію системи розпізнавання емоцій з використанням бібліотек OpenCV, Dlib та TensorFlow/Keras, а також результати тестування моделі на валідаційних датасетах. Окремо висвітлено питання економічної ефективності, охорони праці та цивільної безпеки користувачів ІТ-систем; The qualification work is devoted to the research and development of an automatic facial expression recognition system based on machine learning methods. The first chapter discusses the theoretical aspects of computer vision, analyzes psychological models of emotions and modern approaches to identifying facial features. The second chapter describes image preprocessing methods, facial landmark detection, and a comparative analysis of deep learning architectures, particularly convolutional neural networks (CNN). The third chapter presents the software implementation of the emotion recognition system using OpenCV, Dlib, and TensorFlow/Keras libraries, as well as the results of testing the model on validation datasets. Issues of economic efficiency, labor protection, and civil safety of IT systems users are separately highlighted Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 23.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 23 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50860 2025-12-23T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50858 Назва: Дослідження та розробка рекомендаційної системи на основі штучного інтелекту для вибору стійких рослин для озеленення міста Автори: Головко, Анастасія Владленівна; Holovko, Anastasiya Vladlenivna Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці інтелектуальної рекомендаційної системи, що допомагає у виборі видів рослин для міського озеленення з урахуванням екологічних факторів та кліматичної стійкості. У першому розділі проаналізовано сучасний стан міських екосистем та роль "розумних міст" у підтримці біорізноманіття. Другий розділ містить опис алгоритмів машинного навчання, що лежать в основі рекомендацій (контентна та колаборативна фільтрація), а також аналіз параметрів стійкості рослин до міського стресу. У третьому розділі представлено програмну реалізацію системи на мові Python, описано структуру бази даних та результати тестування моделі на реальних наборах даних про міські насадження. Робота містить економічне обґрунтування проєкту, аналіз питань охорони праці та цивільної безпеки фахівців з озеленення; The qualification work is devoted to the development of an intelligent recommendation system that assists in selecting plant species for urban greening, taking into account environmental factors and climate resilience. The first chapter analyzes the current state of urban ecosystems and the role of "smart cities" in supporting biodiversity. The second chapter describes the machine learning algorithms underlying the recommendations (content-based and collaborative filtering), as well as an analysis of plant resilience parameters to urban stress. The third chapter presents the software implementation of the system in Python, describes the database structure, and the results of testing the model on real datasets of urban plantings. The work includes economic justification, occupational health analysis, and civil safety of urban greening specialists Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 23.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 23 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50858 2025-12-23T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50856 Назва: Створення інформаційної системи для аналітичного опрацювання телефонних дзвінків засобами Django, Celery, Celery Beat, PostgreSQL та Redis Автори: Вовнянка, Галина Романівна; Vovnianka, Halyna Romanivna Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці інформаційної системи для автоматизованого аналізу та опрацювання даних телефонних дзвінків. Основна увага приділена реалізації асинхронної обробки великих масивів даних для забезпечення високої швидкодії системи. У першому розділі проведено аналіз сучасних технологій побудови розподілених вебсистем та обґрунтовано вибір стеку технологій. Другий розділ містить опис проектування архітектури системи, структури бази даних PostgreSQL та механізмів черг завдань. У третьому розділі представлено програмну реалізацію на базі фреймворку Django з використанням Celery для фонового опрацювання та Redis як брокера повідомлень. Реалізовано функціонал планування регулярних завдань за допомогою Celery Beat. Робота включає розділи з економічного обґрунтування, охорони праці та цивільної безпеки; The qualification work is devoted to the development of an information system for automated analysis and processing of phone call data. The main focus is on the implementation of asynchronous processing of large data sets to ensure high system performance. The first chapter analyzes modern technologies for building distributed web systems and justifies the choice of the technology stack. The second chapter describes the design of the system architecture, the PostgreSQL database structure, and task queue mechanisms. The third chapter presents the software implementation based on the Django framework using Celery for background processing and Redis as a message broker. The functionality for scheduling regular tasks using Celery Beat has been implemented. The work includes sections on economic justification, occupational health and safety, and civil safety Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 23.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 23 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50856 2025-12-23T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50855 Назва: Аналіз методів тестування програмних інтерфейсів для RESTFul API Автори: Яцишин, Владислав Андрійович; Yatsyshyn, Vladyslav Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та аналізу сучасних методів тестування програмних інтерфейсів RESTFul API. У першому розділі розглянуто архітектурні принципи REST, визначено роль API у сучасних розподілених системах та класифіковано основні види тестування інтерфейсів. Другий розділ містить порівняльний аналіз інструментальних засобів для автоматизації тестування (Postman, Swagger, Rest-Assured) та опис методологій перевірки безпеки й продуктивності API. У третьому розділі представлено практичне застосування обраних методів на прикладі тестового вебсервісу, розробку автоматизованих сценаріїв перевірки HTTP-запитів та аналіз отриманих результатів. Робота також включає обґрунтування економічної доцільності автоматизації процесу QA та розділи з охорони праці й цивільного захисту; The qualification work is devoted to the research and analysis of modern testing methods for RESTFul API software interfaces. The first chapter discusses the architectural principles of REST, defines the role of API in modern distributed systems, and classifies the main types of interface testing. The second chapter provides a comparative analysis of tools for testing automation (Postman, Swagger, Rest-Assured) and describes methodologies for checking API security and performance. The third chapter presents the practical application of the chosen methods on an example of a test web service, the development of automated scenarios for verifying HTTP requests, and the analysis of the results. The work also includes an economic justification for automating the QA process and sections on occupational health and civil protection Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 23.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 23 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50855 2025-12-23T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50854 Назва: Розробка інтерактивного вебкаталогу місцевих об’єктів та подій Автори: Яремко, Ігор Васильович; Yaremko, Ihor Vasyliovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці інтерактивної вебплатформи, що виконує функції каталогу місцевих об’єктів та подій. У першому розділі проаналізовано ринок інформаційних сервісів для локальних громад та обґрунтовано необхідність створення зручного інструменту для пошуку актуальних подій. Другий розділ містить опис проектування бази даних, архітектури вебзастосунку та вибір технологічного стеку для реалізації фронтенд та бекенд частин. У третьому розділі представлено практичну реалізацію каталогу з інтеграцією картографічних сервісів (Google Maps API), реалізацію фільтрації об’єктів за категоріями та опис панелі адміністратора для управління контентом. Окрему увагу приділено економічній складовій проєкту, заходам з безпеки життєдіяльності та екологічним аспектам. Отримані результати підтверджують ефективність обраних підходів для створення швидких та адаптивних вебсистем; The qualification work is dedicated to the development of an interactive web platform that functions as a catalog of local objects and events. The first chapter analyzes the information services market for local communities and justifies the need to create a convenient tool for searching current events. The second chapter describes the database design, web application architecture, and the choice of a technological stack for the frontend and backend implementation. The third chapter presents the practical implementation of the catalog with the integration of mapping services (Google Maps API), the implementation of object filtering by category, and a description of the admin panel for content management. Special attention is paid to the economic component of the project, life safety measures, and environmental aspects. The results obtained confirm the effectiveness of the chosen approaches for creating fast and adaptive web systems Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 23.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Tue, 23 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50854 2025-12-23T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50853 Назва: Аналіз IoT систем та розробка пристрою для контролю кліматичних параметрів у приміщенні Автори: Сеник, Юрій Богданович; Senyk, Yuriy Bogdanovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню сучасних технологій Інтернету речей (IoT) та практичній розробці пристрою для моніторингу мікроклімату в приміщенні. У першому розділі проведено аналіз архітектурних особливостей IoT-систем та огляд сучасних рішень для «розумного будинку». Другий розділ містить опис проектування апаратної частини пристрою на базі мікроконтролера Arduino з використанням давачів температури, вологості, тиску та рівня CO2. У третьому розділі представлено програмну реалізацію системи, налаштування модулів передачі даних через Bluetooth та Wi-Fi, а також результати експериментальних досліджень стабільності роботи пристрою. Робота містить обґрунтування економічної ефективності розробки, питання охорони праці та безпеки в надзвичайних ситуаціях.; The qualification work is devoted to the research of modern Internet of Things (IoT) technologies and the practical development of a device for indoor microclimate monitoring. The first chapter analyzes the architectural features of IoT systems and reviews modern "smart home" solutions. The second chapter describes the design of the device's hardware part based on the Arduino microcontroller using temperature, humidity, pressure, and CO2 sensors. The third chapter presents the software implementation of the system, configuration of data transmission modules via Bluetooth and Wi-Fi, as well as the results of experimental studies of the device's stability. The work includes economic efficiency justification, labor protection, and emergency safety issues. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 23.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50853 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50852 Назва: Організація взаємодії мікросервісів у задачах розробки веб-застосунків Автори: Семчишин, Павло Миколайович; Semchychyn, Pavlo Mykolayovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці ефективних механізмів взаємодії між компонентами в мікросервісній архітектурі. У першому розділі проаналізовано перехід від монолітних до розподілених систем, визначено переваги та недоліки мікросервісного підходу. Другий розділ містить порівняльний аналіз протоколів синхронної (REST, gRPC) та асинхронної (черги повідомлень) взаємодії, а також патернів управління даними в розподілених мережах. У третьому розділі представлено практичну реалізацію системи з використанням Docker для контейнеризації та RabbitMQ як брокера повідомлень для забезпечення стійкості зв’язків. Проведено тестування продуктивності розроблених рішень. Робота включає розділи з економічного обґрунтування, охорони праці та цивільного захисту.; The qualification work is devoted to the research and development of effective interaction mechanisms between components in a microservice architecture. The first chapter analyzes the transition from monolithic to distributed systems, identifying the advantages and disadvantages of the microservice approach. The second chapter provides a comparative analysis of synchronous (REST, gRPC) and asynchronous (message queues) interaction protocols, as well as data management patterns in distributed networks. The third chapter presents the practical implementation of the system using Docker for containerization and RabbitMQ as a message broker to ensure connection resilience. Performance testing of the developed solutions was conducted. The work includes sections on economic justification, occupational health and safety, and civil protection. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50852 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50851 Назва: Дослідження та розробка AI-асистента на основі моделі Mistral для середовища університету Автори: Попович, Валерій Валерійович; Popovych, Valerii Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці інтелектуального AI-асистента для підтримки навчального процесу в університеті. В основу системи покладено велику мовну модель Mistral, розгорнуту локально для забезпечення приватності даних. У першому розділі проаналізовано сучасні тренди використання генеративного ШІ в освіті та оглянуто архітектурні підходи до створення чат-ботів. Другий розділ містить опис технології RAG (Retrieval-Augmented Generation), яка дозволяє асистенту надавати точні відповіді на основі внутрішньої документації університету та навчальних матеріалів. У третьому розділі представлено практичну реалізацію системи з використанням LangChain та векторної бази даних, а також результати тестування якості відповідей та швидкодії. Робота включає обґрунтування економічної доцільності проекту, заходи з охорони праці та аналіз екологічного впливу обчислювальних систем; The qualification work is devoted to the research and development of an intelligent AI assistant to support the educational process at the university. The system is based on the Mistral large language model, deployed locally to ensure data privacy. The first chapter analyzes modern trends in the use of generative AI in education and reviews architectural approaches to creating chatbots. The second chapter describes the RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology, which allows the assistant to provide accurate answers based on the university's internal documentation and educational materials. The third chapter presents the practical implementation of the system using LangChain and a vector database, as well as the results of testing the response quality and performance. The work includes economic feasibility justification, labor protection measures, and an analysis of the environmental impact of computing systems Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50851 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50850 Назва: Інтелектуальна система підтримки та супроводу користувача на основі агентів ШІ Автори: Пановик, Назарій Мирославович; Panovyk, Nazarii Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці та дослідженню інтелектуальної системи підтримки користувачів на основі агентів штучного інтелекту. У першому розділі розглянуто теоретичні засади функціонування інтелектуальних агентів та методи обробки природної мови (NLP) у системах підтримки. Другий розділ присвячений проектуванню архітектури системи, вибору моделей машинного навчання для класифікації запитів та визначення намірів користувачів. У третьому розділі описано практичну реалізацію системи, інтеграцію з сучасними LLM-моделями та проведено оцінку якості відповідей і швидкодії агентів. Окрему увагу приділено економічному обґрунтуванню впровадження системи та питанням охорони праці. Результати роботи демонструють можливість значного скорочення часу обробки звернень та підвищення рівня задоволеності користувачів; The qualification work is devoted to the development and research of an intelligent user support system based on artificial intelligence agents. The first chapter discusses the theoretical foundations of intelligent agents and natural language processing (NLP) methods in support systems. The second chapter is dedicated to the design of the system architecture, the choice of machine learning models for query classification and user intent determination. The third chapter describes the practical implementation of the system, integration with modern LLM models, and evaluates the quality of responses and the speed of agents. Special attention is paid to the economic justification of the system implementation and occupational safety issues. The results of the work demonstrate the possibility of significantly reducing the processing time of requests and increasing the level of user satisfaction Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50850 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50849 Назва: Проєкт рекомендаційної системи фільмів на основі архітектури Netflix Автори: Налутка, Павло Васильович; Nalutka, Pavlo Vasyliovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці проєкту рекомендаційної системи фільмів, що базується на принципах архітектури Netflix. У першому розділі проаналізовано сучасний стан ринку стрімінгових платформ та роль персоналізації контенту для утримання користувачів. Другий розділ містить детальний огляд архітектурних рішень Netflix, методів збору даних та вибору алгоритмів фільтрації. У третьому розділі представлено практичну реалізацію моделі рекомендацій на мові Python, порівняльний аналіз колаборативної та контентної фільтрації, а також оцінку ефективності розробленої системи на основі метрик точності. Робота включає обґрунтування економічної доцільності, заходи з охорони праці та аналіз екологічних аспектів експлуатації обчислювальної техніки; The qualification work is devoted to the development of a movie recommendation system project based on the principles of the Netflix architecture. The first chapter analyzes the current state of the streaming platform market and the role of content personalization for user retention. The second chapter provides a detailed overview of Netflix's architectural solutions, data collection methods, and the choice of filtering algorithms. The third chapter presents the practical implementation of the recommendation model in Python, a comparative analysis of collaborative and content-based filtering, and an evaluation of the developed system's efficiency based on accuracy metrics. The work includes economic feasibility justification, labor protection measures, and an analysis of environmental aspects of computer equipment operation. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50849 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50848 Назва: Вдосконалення методології ідентифікації дефектів у багатокористувацьких іграх на прикладі Off the Grid Автори: Мамрош, Віталій Степанович; Mamrosh, Vitalii Stepanovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та вдосконаленню методології ідентифікації дефектів у сучасних багатокористувацьких іграх. На прикладі проекту «Off the Grid» проаналізовано специфіку тестування систем із високою мережевою активністю та великою кількістю одночасних користувачів. У першому розділі розглянуто теоретичні основи тестування ігор та класифікацію дефектів. Другий розділ присвячений аналізу існуючих підходів до виявлення помилок у багатокористувацьких середовищах. У третьому розділі запропоновано вдосконалену методологію, що поєднує методи ручного та автоматизованого тестування, а також представлено результати її практичного застосування для покращення стабільності ігрового процесу. Робота включає обґрунтування економічної ефективності впроваджених підходів та розділи з охорони праці та екології.; The qualification work is devoted to the research and improvement of the methodology for identifying defects in modern multiplayer games. Using the "Off the Grid" project as an example, the specifics of testing systems with high network activity and a large number of simultaneous users are analyzed. The first chapter examines the theoretical foundations of game testing and the classification of defects. The second chapter is dedicated to the analysis of existing approaches to error detection in multiplayer environments. The third chapter proposes an improved methodology that combines manual and automated testing methods, and presents the results of its practical application to improve gameplay stability. The work includes the economic efficiency substantiation of the implemented approaches and sections on occupational health and safety and ecology. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50848 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50847 Назва: Дослідження хмарних архітектур підтримки цифрових сервісів громадської взаємодії на базі сучасних фреймворків Автори: Лісовий, Максим Володимирович; Lisovyi, Maksym Volodymyrovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці оптимальних хмарних архітектур для підтримки сервісів громадської взаємодії. У першому розділі проаналізовано сучасні підходи до побудови високонавантажених веб-систем та переваги хмарних моделей розгортання. Другий розділ містить опис проектування архітектури платформи на базі фреймворку Laravel з використанням механізмів Redis для кешування та Pusher для обміну даними в реальному часі. У третьому розділі представлено результати практичної реалізації системи, аналіз її продуктивності при різних сценаріях навантаження та оцінку ефективності використання хмарних ресурсів. Окрему увагу приділено безпеці даних та відмовостійкості сервісів. Робота включає обґрунтування економічної доцільності, питання охорони праці та екології.; The qualification work is devoted to the research and development of optimal cloud architectures to support public interaction services. The first chapter analyzes modern approaches to building high-load web systems and the advantages of cloud deployment models. The second chapter describes the design of the platform architecture based on the Laravel framework using Redis mechanisms for caching and Pusher for real-time data exchange. The third chapter presents the results of the practical implementation of the system, an analysis of its performance under various load scenarios, and an assessment of the efficiency of using cloud resources. Special attention is paid to data security and service resilience. The work includes economic feasibility justification, labor protection and environmental issues. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50847 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50846 Назва: Застосування методів і засобів штучного інтелекту для розпізнавання та аналізу рухів тіла людини Автори: Курян, Віталій Андрійович; Kurian, Vitalii Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці системи розпізнавання та аналізу рухів тіла людини з використанням алгоритмів штучного інтелекту. У першому розділі проведено аналіз сучасних методів оцінки пози людини та огляд існуючих програмних бібліотек для комп’ютерного зору. Другий розділ містить опис архітектури розробленої системи, вибір методів виділення ключових точок тіла на основі фреймворку MediaPipe та обґрунтування вибору класифікаторів для розпізнавання специфічних рухів. У третьому розділі представлено практичну реалізацію програмного забезпечення мовою Python, результати експериментальних досліджень точності розпізнавання в реальному часі та аналіз впливу факторів навколишнього середовища. Робота включає обґрунтування економічної ефективності, заходи з охорони праці та безпеки в надзвичайних ситуаціях.; The qualification work is devoted to the research and development of a system for recognizing and analyzing human body movements using artificial intelligence algorithms. The first chapter analyzes modern methods of human pose estimation and reviews existing software libraries for computer vision. The second chapter describes the architecture of the developed system, the choice of body keypoint extraction methods based on the MediaPipe framework, and the justification for selecting classifiers for recognizing specific movements. The third chapter presents the practical implementation of the software in Python, the results of experimental studies of recognition accuracy in real-time, and an analysis of the environmental factors' influence. The work includes economic efficiency justification, labor protection measures, and emergency safety. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50846 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50845 Назва: Розробка системи моніторингу якості повітря з використанням сенсора SDS011 та Telegram-бота для сповіщень Автори: Кокурін, Кирило Андрійович; Kokurin, Kyrylo Andriyovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи моніторингу якості повітря в реальному часі з використанням технологій Інтернету речей. У першому розділі проаналізовано вплив дрібнодисперсного пилу на здоров'я людини та проведено огляд існуючих методів контролю чистоти повітря. Другий розділ містить опис апаратної частини системи на базі контролера ESP8266 та лазерного датчика SDS011, а також схеми їх підключення. У третьому розділі представлено розробку програмного забезпечення для збору даних та створення Telegram-бота, який забезпечує автоматичне сповіщення користувачів при перевищенні гранично допустимих концентрацій часток PM2.5 та PM10. Робота включає розрахунки економічної ефективності, заходи з охорони праці та аналіз екологічних аспектів експлуатації електронних пристроїв.; The qualification work is devoted to the development of a real-time air quality monitoring system using Internet of Things technologies. The first chapter analyzes the impact of fine particulate matter on human health and reviews existing methods for air quality control. The second chapter describes the hardware of the system based on the ESP8266 controller and the SDS011 laser sensor, as well as their connection diagrams. The third chapter presents the development of software for data collection and the creation of a Telegram bot that provides automatic notification to users when the maximum permissible concentrations of PM2.5 and PM10 particles are exceeded. The work includes economic efficiency calculations, occupational health and safety measures, and an analysis of the environmental aspects of electronic device operation Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50845 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50843 Назва: Розробка рекомендаційної системи для онлайн-стрімінгових платформ Автори: Доберчак, Олексій; Doberchak, Oleksii Короткий огляд (реферат): Відеоконтент надається споживачам за допомогою мереж доставки контенту (CDN). Зазвичай відео транслюється на вимогу, але прямі трансляції здійснюються все частіше (наприклад, відеоконтент у прямому ефірі в YouTube Live). Для забезпечення кінцевим користувачам відеопотоки високої якості, оригінальне відео має бути перекодовано для доставки через CDN. Архітектура програмного забезпечення для ведення прямих ефірів з прогнозуванням віртуальних ресурсів для рекомендацій контенту та для транскодування відео в реальному часі може здійснюватись на основі платформи Kubernetes чи власного програмного забезпечення, як у Netflix, наприклад.; Video content is delivered to consumers via content delivery networks (CDNs). Video is typically delivered on-demand, but live streaming is becoming increasingly common (e.g., live video content on YouTube Live). To provide high-quality video streams to end users, the original video must be transcoded for delivery via the CDN. The architecture of a live streaming software with predictive virtual resources for content recommendations and real-time video transcoding can be built on Kubernetes or on proprietary software, such as Netflix. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50843 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50841 Назва: Інформаційна система моніторингу та прогнозування роїння бджіл Автори: Бенцал, Ірина Василівна; Bentsal, Iryna Vasylivna Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці інформаційної системи моніторингу та прогнозування роїння бджіл. Актуальність теми зумовлена потребою пасічників в оперативному контролі стану бджолиних сімей і зменшенні ризику втрати продуктивних роїв. У першому розділі виконано аналіз предметної області бджільництва, розглянуті особливості підтримання мікроклімату у вулику, узагальнено існуючі підходи до дистанційного моніторингу стану бджолиних сімей. Другий розділ присвячено розробці архітектури системи та апаратної частини. Описано чотиришарову IoT-структуру. Подано схему підключення сенсорів, систему живлення, а також налаштування каналів ThingSpeak. У третьому розділі розроблено алгоритм раннього прогнозування роїння в MATLAB Analysis, що аналізує динаміку температури та вологості у двох добових вікнах, обчислює зміну середніх значень та амплітуду коливань і формує індикатор ризику роїння. Об’єкт дослідження: процес моніторингу мікроклімату бджолиних вуликів в IoT-системі. Предмет дослідження: методи й засоби побудови інформаційно-вимірювальної системи «розумний вулик» та алгоритми раннього прогнозування роїння; The qualification work is devoted to the development of an Information System for Monitoring and Forecasting Bee Swarming. The relevance of the topic is determined by the beekeepers’ need for prompt control of the state of bee colonies and for reducing the risk of losing productive swarms. The first chapter presents an analysis of the beekeeping domain, considers the features of maintaining the microclimate inside a hive, and summarises existing approaches to remote monitoring of bee colony conditions. The second chapter is devoted to the development of the system architecture and hardware part. A four-layer IoT structure is described. The sensor connection scheme, the power supply system, and the configuration of ThingSpeak channels are presented. In the third chapter, an algorithm for early swarming forecasting is developed in MATLAB Analysis. It analyses the dynamics of temperature and humidity in two daily windows, calculates changes in average values and the amplitude of fluctuations, and generates a swarming risk indicator. Object of research: the process of monitoring the microclimate of beehives in an IoT system. Subject of research: methods and tools for building the “smart beehive” information-measurement system and algorithms for early swarming forecasting Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 22.12.2025р. на засіданні екзаменаційної комісії №32 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50841 2025-12-22T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48679 Назва: Аналіз програмно-алгоритмічних засобів для оптимізації процесу збору даних потенційних клієнтів компанії Just Export Автори: Якуб’як, Юліяна Павлівна; Yakubiak, Yuliiana Pavlivna Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню існуючих рішень для розуміння алгоритму роботи, який є основою скрипта для парсингу даних за заданими критеріями. В першому розділі кваліфікаційної роботи ознайомлено з основними поняттями парсингу даних. Проведено аналіз доступних рішень. Ознайомлено з принципами та компонентами існуючих систем. В другому розділі кваліфікаційної роботи проведено аналіз інструментів для розробки та роботи зі скриптом. Обрано платформу для розробки, середовище розробки та програму для роботи зі скриптом. Також проведено дослідження легальності парсингу даних в Україні. В третьому розділі кваліфікаційної роботи розроблено алгоритм формування цільової бази для клієнта та алгоритм роботи скрипта. Наведено лістинги та описи основного функціоналу скрипта. Проведено тестування готового продукту.; Thesis is devoted to the study of existing solutions for understanding the algorithm of work, which is the basis of the script for parsing data according to the specified criteria. In the first section of the qualification work, the basic concepts of data parsing are introduced. An analysis of available solutions is carried out. The principles and components of existing systems are introduced. In the second section of the qualification work, an analysis of tools for developing and working with the script is carried out. A platform for development, a development environment and a program for working with the script are selected. A study of the legality of data parsing in Ukraine is also carried out. In the third section of the qualification work, an algorithm for forming a target base for the client and an algorithm for working with the script are developed. Listings and descriptions of the main functionality of the script are provided. The finished product is tested. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 30.05.2025 р. о 11 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Fri, 30 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48679 2025-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48678 Назва: Аналіз і реалізація стратегій об`єднання SQL та NoSQL баз даних для сучасних додатків Автори: Шимків, Владислав Сергійович; Shymkiv, Vladyslav Serhiyovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена аналізу та реалізації стратегій об’єднання SQL та NoSQL баз даних для сучасних мобільних додатків, з акцентом на забезпеченні офлайн-функціональності та хмарної синхронізації. Перший розділ аналізує проблематику зберігання даних в мобільних додатках. Розглянуто особливості, переваги та недоліки реляційних (SQL) баз даних (SQLite/Room) та NoSQL баз даних (Firebase Firestore). Також досліджено існуючі стратегії їх комбінування. Другий розділ описує розробку та впровадження гібридної архітектури для Android-застосунку. Детально розглянуто реалізацію локального зберігання на базі Room (SQL), хмарного зберігання на базі Firebase Firestore (NoSQL), розроблено стратегію їх поєднання через двосторонню синхронізацію, механізми вирішення конфліктів та інтегровано функціонал резервного копіювання даних на Google Drive. Третій розділ присвячено науковому обґрунтуванню запропонованої гібридної моделі. Сформульовано наукову проблему та гіпотезу, описано методологію дослідження, представлено наукову новизну та практичну значущість розробленого рішення. Проведено тестування моделі шляхом прототипу мобільного застосунку, проаналізовано експериментальні результати та окреслено можливості подальшого розвитку й наявні обмеження.; This qualification project focuses on analyzing and implementing strategies for combining SQL and NoSQL databases in modern mobile applications. The emphasis is on providing offline functionality and cloud synchronization. The first chapter analyzes data storage issues in mobile applications. It considers the features, advantages, and disadvantages of relational (SQL) databases (SQLite/Room) and NoSQL databases (Firebase Firestore). Existing strategies for combining the two types of databases are also investigated. The second section describes the development and implementation of a hybrid architecture for an Android application. It details the implementation of local storage based on Room (SQL) and cloud storage based on Firebase Firestore (NoSQL), as well as a strategy for combining them through two-way synchronization, conflict resolution mechanisms, and integrated data backup functionality on Google Drive. The third section is devoted to scientifically substantiating the proposed hybrid model. It formulates the scientific problem and hypothesis, describes the research methodology, and presents the scientific novelty and practical significance of the developed solution. The model is tested using a mobile application prototype. The experimental results are analyzed, and the possibilities for further development and existing limitations are outlined. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 30.05.2025 р. о 10 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Fri, 30 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48678 2025-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48677 Назва: Математичне і програмне забезпечення СППР на основі вітрин великих даних Автори: Юрчак, Валерій Володимирович; Yurchak, Valerii Короткий огляд (реферат): У першому розділі дано аналіз сучасного стану досліджень у галузі розробки математичного та програмного забезпечення для СППР в управлінні на базі вітрин даних. Розглянуто моделі СППР на базі вітрин даних та аналізу великих даних. Другий розділ присвячено аналізу методологій та технологій побудови систем підтримки прийняття рішень на основі вітрин великих даних. Третій розділ присвячений розробці математичного забезпечення СППР на основі вітрин великих даних. Розглянуто процес логічного моделювання СППР із застосуванням вітрин великих даних. Описано процес побудови логічної моделі даних СППР із використанням вітрин великих даних. Також продемонстровано послідовність створення програмного забезпечення такої СППР. Наведено результати апробації обраних проектних рішень та оцінки ефективності BI-системи.; The first chapter provides an analysis of the current state of research in the field of developing mathematical and software for DSS in management based on data marts. DSS models based on data marts and big data analysis are considered. The second chapter is devoted to the analysis of methodologies and technologies for building decision support systems based on big data marts. The third chapter is devoted to the development of mathematical DSS software based on big data marts. The process of logical modeling of DSS using big data marts is considered. The process of building a logical DSS data model using big data marts is described. The sequence of creating software for such DSS is also demonstrated. The results of testing selected design solutions and assessing the effectiveness of the BI system are presented. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 30.05.2025 р. о 11 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Fri, 30 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48677 2025-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48676 Назва: Розробка та оптимізація мобільного ігрового додатку із використанням ШІ та алгоритмів прийняття рішень (комплексна робота) Автори: Філіпович, Тетяна Іванівна; Filipovych, Tetiana Ivanivna; Швець, Олександр Ярославович; Shvets, Oleksandr Yaroslavovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню, проектуванню та реалізації мобільного ігрового застосунку з підтримкою генеративного штучного інтелекту, що забезпечує динамічну побудову сюжетів та діалогів у режимі реального часу. Проєкт розроблено як MVP стратегічної інтерактивної новели, у якій ігровий світ реагує на дії користувача, враховуючи обрану модель поведінки героя, внутрішній стан NPC та поточну ситуацію у грі. У першому розділі здійснено аналіз історичного розвитку мобільних ігор, розкрито роль ШІ в сучасній гейм-індустрії, а також представлено результати економічного дослідження впливу AI-рішень на ефективність розробки, структуру витрат та зайнятість у сфері геймдеву. У другому розділі проаналізовано сучасні наукові підходи до інтеграції LLM у діалогові системи, методи процедурної генерації ігрового контенту, адаптивної поведінки NPC та сценарного контролю через FSM, behavior trees, multi-agent models. Також розглянуто технічні та методологічні виклики впровадження ШІ у мобільні платформи. У третьому розділі описано архітектуру та реалізацію прототипу гри на базі Unity з інтеграцією GPT API, включно з генерацією реплік, оновленням стану персонажів, обробкою контексту та адаптивною логікою побудови діалогів. Проведено оптимізацію системи під обмеження мобільних пристроїв і тестування продуктивності. Об’єктом дослідження є мобільна інтерактивна ігрова система з генеративною побудовою контенту. Предметом дослідження виступають методи інтеграції генеративного ШІ у мобільні додатки з нелінійною сюжетною структурою.; This master’s thesis explores the development and implementation of a mobile game application featuring generative artificial intelligence for real-time narrative and dialogue generation. The project presents an MVP of a strategic interactive novel, in which the game world evolves based on the user's actions, selected character behavior model, NPC attitudes, and the dynamic state of the game environment. The first chapter analyzes the historical evolution of mobile gaming and highlights the growing role of AI technologies in the modern game industry. It also presents an economic study on the impact of AI integration on development efficiency, cost structures, and employment trends within game development. The second chapter reviews current scientific approaches to integrating large language models (LLMs) in dialogue systems, procedural generation techniques for narrative content, and adaptive NPC behavior modeling using FSMs, behavior trees, and multi-agent systems. The technical and methodological challenges of applying AI in mobile platforms are also addressed. The third chapter describes the architecture and implementation of the game prototype developed in Unity with GPT API integration. It includes dialogue generation, context processing, dynamic character state updates, and scenario control logic. System optimization for mobile resource constraints and performance testing are also covered. The object of research is a mobile interactive game system with generative content architecture. The subject of research is the methodology of integrating generative AI into mobile applications with nonlinear story progression. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 14 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48676 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48675 Назва: Система автоматизованого резервного копіювання даних хмару для малого бізнесу на базі Google Drive API Автори: Ципняк, Денис Олександрович; Tsypniak, Denys Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи автоматизованого інтелектуального резервного копіювання даних для малого бізнесу з використанням Google Drive API. У першому розділі кваліфікаційної роботи описані потреби малого бізнесу в захисті даних. Висвітлено особливості резервного копіювання. Розглянуто сучасні хмарні сервіси з програмною інтеграцією. Проаналізовано існуючі рішення та обґрунтовано вибір Google Drive API як основної платформи. У другому розділі кваліфікаційної роботи розроблено модульну архітектуру системи. Досліджено теоретичні основи застосування машинного навчання для пріоритезації даних. Подано функціональну логіку автоматизованого копіювання та опис структури графічного інтерфейсу користувача. У третьому розділі кваліфікаційної роботи описано реалізацію ключових модулів системи, включаючи взаємодію з Google Drive API, стиснення та шифрування даних. Проаналізовано продуктивність, ефективність стиснення та надійність системи за результатами тестування. Проведено експериментальну оцінку працездатності прототипу на змодельованому наборі даних; The qualification work is dedicated to the development of an automated intelligent data backup system for small businesses using the Google Drive API. In the first section of the qualification work, the needs of small businesses in data protection are described, the specifics of backup processes are highlighted, and modern cloud services with programmatic integration are reviewed. Existing solutions are analyzed, and the choice of Google Drive API as the primary platform is justified. In the second section of the qualification work, a modular system architecture is developed, the theoretical foundations of applying machine learning for data prioritization are investigated, and the functional logic of automated backup and the structure of the graphical user interface are presented. In the third section of the qualification work, the implementation of the system’s key modules, including interaction with the Google Drive API, data compression, and encryption, is described. The system’s performance, compression efficiency, and reliability are analyzed based on testing results. An experimental evaluation of the prototype’s functionality was conducted on a simulated dataset. Object of research: data backup processes. Subject of research: methods, tools, and algorithms for creating an intelligent automated data backup system based on cloud technologies and machine learning for the needs of small businesses. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 15 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48675 2024-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48674 Назва: Дослідження впливу методів попередньої обробки текстових даних на якість класифікаційних моделей машинного навчання Автори: Цимбалюк, Гліб Олександр Богданович; Tsymbaliuk, Glib Oleksandr Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню впливу методів попередньої обробки текстових даних на точність кінцевої класифікаційної моделі. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані задачі класифікації та інтелектуального аналізу ттекстових даних. Проведено огляд досліджень в галузів методів попередньої обробки текстових даних на якість класифікаційних моделей. В другому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто теоретичні відомості про основні етапи класифікації даних, зокрема детально описано методики попередньої обробки тестових даних та традиційні і більш сучасні класифікаційні моделі, що використовуються в задачах обробки природної мови. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано вибір середовища для програмування, наведено основні переваги та недоліки. Обрано та описано відкритий набір даних для дослідження. Наведено експериментальних досліджень впливу різних методик попередньої обробки текстових даних на якість класифікації. Об’єкт дослідження: обробка природньої мови. Предмет дослідження: Методи попередньої обробки та інтелектуального аналізу в задачах обробки природної мови.; Thesis is devoted to the study of the influence of text data pre-processing methods on the accuracy of the final classification model. The first chapter of the qualification paper describes the tasks of classification and intellectual analysis of text data. A review of research in the field of text data preprocessing methods on the quality of classification models is conducted. The second section of the qualification paper deals with theoretical information about the main stages of data classification, in particular, the methods of pre-processing test data and traditional and more modern classification models used in natural language processing tasks are described in detail. The third chapter of the qualification paper describes the choice of programming environment, the main advantages and disadvantages. The open data set for the study is selected and described. Experimental studies of the impact of various text data preprocessing techniques on the quality of classification are presented. Object of research: natural language processing. Subject of research: Methods of pre-processing and intelligent analysis in natural language processing tasks. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 15 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48674 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48673 Назва: Аналіз засобів та методів автоматизації тестування програмного забезпечення з використанням ШІ Автори: Цвігун, Олександр Русланович; Tsvihun, Oleksandr Ruslanovych Короткий огляд (реферат): У цій кваліфікаційній роботі проведено дослідження можливостей прогнозування помилок у процесі розробки програмного забезпечення та його відновлення в реальному часі з використанням технологій штучного інтелекту (ШІ) для створення системи автоматизованого тестування. Попри зростаюче значення забезпечення якості програмних продуктів, більшість сучасних систем автоматизованого тестування потребують ручного налаштування алгоритмів для ефективного виявлення та усунення збоїв. Метою цього дослідження є підвищення надійності та гнучкості таких систем шляхом застосування алгоритмів машинного навчання, що забезпечують здатність до самовідновлення.; This qualification thesis presents a study on the prediction of software development errors and real-time recovery using artificial intelligence (AI) technologies for the development of an automated testing system. Despite the growing importance of software quality assurance, most existing automated testing systems require manual configuration of algorithms to effectively detect and recover from failures. The aim of this research is to enhance the reliability and adaptability of such systems through the application of machine learning algorithms that enable self-recovery capabilities. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 14 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48673 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48672 Назва: Методи реалізації процесів забезпечення якості в Agile-проєктах з використанням технології CI/CD Автори: Осідак, Назарій Ігорович; Osidak, Nazarii Ihorovych Короткий огляд (реферат): З огляду на трансформацію процесу розробки програмного забезпечення, фахівці з якості змушені адаптуватися до нових умов. Основна ідея гнучкого підходу полягає в тому, що якість продукту оцінюють як розробники, так і користувачі, що сприяє покращенню загальної якості системи. Хоча цей підхід потенційно підвищує якість кінцевого продукту, він водночас передбачає зменшення ролі команди з забезпечення якості. Agile-методологія націлена на прискорення процесу створення програмного забезпечення та зниження витрат. У контексті гнучкого забезпечення якості (QA) та розробки ключовими методами є безперервна інтеграція (CI) та безперервне тестування. Програмісти регулярно застосовують, перевіряють та тестують зміни в коді протягом усього циклу розробки. У гнучкому забезпеченні якості CI та безперервне тестування передбачають рутинну інтеграцію коду, автоматизоване тестування та оперативний зворотний зв'язок, що забезпечує швидкий та ітеративний розвиток високоякісного програмного забезпечення.; Given the transformation of software development processes, quality specialists are forced to adapt to new conditions. The main idea of the agile approach is that product quality is assessed by both developers and users, contributing to the overall improvement of the system's quality. Although this approach potentially enhances the final product's quality, it simultaneously implies a reduced role for the quality assurance team. The Agile methodology aims to speed up the software development process and reduce costs. In the context of agile quality assurance (QA) and development, the key methods are continuous integration (CI) and continuous testing. Programmers regularly apply, verify, and test code changes throughout the entire development cycle. In agile QA, CI and continuous testing involve routine code integration, automated testing, and prompt feedback, ensuring rapid and iterative development of high-quality software.. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 10 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48672 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48671 Назва: Моделювання інформаційних потоків і соціальних взаємодій у «розумних містах» за допомогою аналізу великих даних Автори: Миськів, Сергій Русланович; Myskiv, Serhiy Ruslanovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена моделюванню інформаційних потоків у «розумних містах» за допомогою аналізу великих даних. У першому розділі кваліфікаційної роботи рівня «Магістр» було висвітлено поняття та особливості «розумного міста». Проаналізовано загальну структуру «розумного міста». Досліджено та проаналізовано види інформаційних потоків в міському середовищі. Наведено приклади соціальних взаємодій у цифровому міському просторі. Ознайомлено з основами побудови моделей соціальних взаємодій. У другому розділі кваліфікаційної роботи рівня «Магістр» проаналізовано успішні кейси впровадження та використання великих даних у «розумних містах». Досліджено інструменти для збору, обробки, візуалізації великих даних. Проаналізовано виклики масштабування та інтеграції даних інформаційних потоків у «розумних містах». У третьому розділі кваліфікаційної роботи рівня «Магістр» було описано вербальну модель інформаційних потоків «розумного міста». Створено модель інформаційних потоків громадського транспорту «розумного міста». Описано архітектуру цифрової інфраструктури громадського транспорту «розумного міста».; The qualification work is devoted to modeling information flows in smart cities using big data analysis. The first chapter of the master's thesis highlights the concept and features of a smart city. The general structure of a smart city is analyzed. The types of information flows in the urban environment are researched and analyzed. Examples of social interactions in the digital urban space are given. The basics of building models of social interactions are introduced. The second chapter of the Master's thesis analyzes successful cases of implementation and use of big data in smart cities. The tools for collecting, processing, and visualizing big data are explored. The challenges of scaling and integrating these information flows in smart cities are analyzed. The third chapter of the master's thesis describes a verbal model of information flows in a smart city. A model of information flows of public transport in the field of smart city was created. The architecture of the digital infrastructure of public transport of the smart city is described. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 10 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48671 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48669 Назва: Оптимізація продуктивності та SEO при масштабуванні проєктів на основі React і Next.js Автори: Старицький, Олександр Тарасович; Starytskyi, Oleksandr Tarasovich Короткий огляд (реферат): У роботі проведено аналіз методів оптимізації продуктивності та SEO для додатків на основі JS-фреймворків. Досліджено архітектуру та методи побудови сучасних вебдодатків з використанням React та Next.js. На основі порівняльного аналізу програмного забезпечення для оптимізації додатків та побудов стратегії проаналізовано та обрано релевантні метрики вимірювання продуктивності. З метою порівняння ефективності методів оптимізації продуктивності та SEO розроблено та побудовано тестові програми з використанням React та Next.js. Проведено експериментальне дослідження ефективності програмних засобів для оптимізації продуктивності та SEO при масштабуванні додатків.; Thesis is devoted to the analysis of productivity and SEO optimization methods for applications based on JS frameworks. The architecture and methods of building modern web applications using React and Next.js are studied. Based on a comparative analysis of application optimization software and strategy building, relevant performance measurement metrics are analyzed and selected. In order to compare the effectiveness of productivity and SEO optimization methods, test applications are developed and built using React and Next.js. An experimental study of the effectiveness of software tools for optimizing productivity and SEO when scaling applications is made. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 13 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48669 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48667 Назва: Інформаційна система прогнозування продажів на основі ШІ Автори: Саган, Олександр Анатолійович; Sahan, Oleksandr Anatoliyovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню питання побудови прогнозів на основі історичних даних на прикладі сфери продажів. У першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто значення прогнозування продажів у оптимізації бізнес-процесів. Описано сучасні методи прогнозування, зокрема лінійну регресію, ARIMA, експоненціальне згладжування та когортний аналіз. Другий розділ присвячено проєктуванню інформаційної системи прогнозування продажів на основі штучного інтелекту. Описано архітектурні підходи до створення системи, визначено її ключові компоненти. Розглянуто проектування бази даних із використанням нормалізації для підвищення цілісності та швидкості обробки даних. Зазначено методи оцінки якості прогнозів за допомогою метрик MAE, RMSE, MAPE, R². У третьому розділі представлено реалізацію інформаційної системи на базі моделі Prophet для прогнозування продажів і проведено практичне дослідження ефективності її використання. Описано реалізацію інтерфейсу для роботи з даними продажів та побудову прогнозів із врахуванням сезонних коливань і трендів. Проаналізовано методи оцінки точності прогнозів, використовуючи метрики MAE, RMSE, MAPE і R². Визначено, що система є гнучкою та масштабованою, що дозволяє її вдосконалення в майбутньому.; The thesis is devoted to the study of forecasting based on historical data, using the sales domain as an example. The first chapter of the paper examines the importance of sales forecasting in optimizing business processes. It describes modern forecasting methods, including linear regression, ARIMA, exponential smoothing, and cohort analysis. The second chapter focuses on the design of a sales forecasting information system based on artificial intelligence. It outlines architectural approaches to system development and identifies its key components. The chapter also discusses database design. Methods for evaluating forecast accuracy using metrics such as MAE, MSE, RMSE, and R² are presented. The third chapter presents the implementation of the information system using the Prophet model for sales forecasting and includes a practical study of its effectiveness. It describes the development of an interface for working with sales data and generating forecasts, taking into account seasonal variations and trends. Forecast accuracy evaluation methods are analyzed using metrics such as MAE, RMSE, MAPE, and R². It is concluded that the system is flexible and scalable, allowing for further improvements in the future. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 12 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48667 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48666 Назва: Дослідження смарт систем біометричної ідентифікації на базі IoT-пристроїв Автори: Савчишин, Ярослав Сергійович; Savchyshyn, Yaroslav Serhiyovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню смарт систем біометричної ідентифікації на базі IoT-пристроїв. В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто сучасні підходи до побудови біометричних систем ідентифікації в контексті IoT. Проаналізовано технологічну еволюцію, архітектури, алгоритми та етичні виклики, що виникають під час впровадження біометрії у смарт середовища. У другому розділі досліджено концепцію смарт систем, методи біометричного розпізнавання та технічну інтеграцію з IoT-пристроями. Описано архітектури, типи сенсорів, протоколи обміну та платформне забезпечення, зокрема на базі Raspberry Pi. У третьому розділі представлено реалізацію системи розпізнавання обличчя для обліку присутності, охарактеризовано технічні обмеження, переваги використання, виклики впровадження та етапи практичного тестування. Об’єкт дослідження: біометрична ідентифікація особи в реальному часі. Предмет дослідження: смарт система на базі IoT для розпізнавання облич та контролю присутності.; The qualification thesis is devoted to the study of smart biometric identification systems based on IoT devices. The first chapter explores modern approaches to building biometric identification systems in the context of IoT. It analyzes technological evolution, system architectures, recognition algorithms, and ethical challenges arising from implementing biometrics in smart environments. The second chapter examines the concept of smart systems, biometric recognition methods, and technical integration with IoT devices. It describes system architectures, sensor types, communication protocols, and platform-level implementation, particularly on Raspberry Pi. The third chapter presents the implementation of a facial recognition system for attendance tracking, outlines technical limitations, usage advantages, deployment challenges, and the stages of practical testing. Object of research: real-time biometric identification of individuals. Subject of research: IoT-based smart system for facial recognition and presence monitoring. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 12 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48666 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48665 Назва: Методи та алгоритми створення безшовного панорамного зображення із набору фотографій Автори: Романський, Степан Володимирович; Romanskyi, Stepan Короткий огляд (реферат): У процесі дослідження проводився огляд алгоритмів та методів для створення панорамних зображень, проаналізовано метрики зіставлення ключових особливостей, пошук найкращого перспективного перетворення та форми проекції для веб-реалізації та зшивання панорамних зображень. В результаті дослідження було запропоновано та розроблено кілька алгоритмів: поєднання зображень з отриманням статистичних даних, сортування зображень, змішування зображень, колірна корекція, зшивка пари зображень, циліндрична проекція, створення повноцінної панорами, а також візуалізація готової панорами з використанням веб-технологій. Розроблена та реалізована програмна система здатна зшивати панорамні зображення і має значну гнучкість параметрів та налаштувань, а її архітектура може бути досить легко розширена. Це робить її придатною як для використання як основи прикладного програмного забезпечення, так і як основи для подальшої дослідницької та експериментальної роботи, спрямованої безпосередньо на вдосконалення алгоритму створення панорамних зображень.; In the process of research, a review of algorithms and methods for creating panoramic images was conducted, metrics for comparing key features were analyzed, the search for the best perspective transformation and projection form for web implementation and stitching of panoramic images was carried out. As a result of the research, several algorithms were proposed and developed: combining images with obtaining statistical data, sorting images, mixing images, color correction, stitching a pair of images, cylindrical projection, creating a full-fledged panorama, as well as visualization of the finished panorama using web technologies. The developed and implemented software system is capable of stitching panoramic images and has significant flexibility of parameters and settings, and its architecture can be quite easily expanded. This makes it suitable for use both as a basis for application software and as a basis for further research and experimental work aimed directly at improving the algorithm for creating panoramic images. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 11 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48665 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48664 Назва: Оптимізація обробки запитів та скарг клієнтів за допомогою сервісу Azure ОpenAI Автори: Романишин, Юлія Романівна; Romanyshyn, Yuliia Romanivna Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи автоматизованої обробки клієнтських запитів логістичної компанії на базі Azure OpenAI з використанням Google Apps Script. Охарактеризовано логістичну галузь з точки зору клієнтського сервісу, типові звернення клієнтів та проблеми їх обробки. Розглянуто інноваційні підходи, зокрема автоматизацію за допомогою ШІ. Проаналізовано методи автоматизації, існуючі AI платформи підтримки клієнтів та обґрунтовано вибір Azure OpenAI як найбільш придатного рішення для логістичних задач. Також описано процес створення системи, а саме налаштування Azure, інтеграцію з Google Sheets, розробку скриптів і тестування GPT моделі на реальних зверненнях. Проведено аналіз ефективності роботи та усунено виявлені помилки.; The master's qualification thesis is devoted to the development of an automated system for processing customer requests in a logistics company using Azure OpenAI and Google Apps Script. Describes the logistics sector from the perspective of customer service, highlights common client requests, and analyzes key challenges in their processing. Innovative approaches are considered, particularly the use of artificial intelligence for automation. Analyzes automation methods, existing AI platforms for customer support, and justifies the choice of Azure OpenAI as the most suitable solution for logistics tasks. Also describes the system development process, including Azure setup, integration with Google Sheets, script development, and testing of the GPT model on real requests. The system's performance was evaluated, and identified issues were addressed. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 11 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48664 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48663 Назва: Дослідження консолідації і роботи з даними у LINQ/PLINQ Автори: Лабчук, Віталій Андрійович; Labchuk, Vitalii Andriyovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню можливості застосування LINQ для завдань консолідації даних. В першому розділі кваліфікаційної роботи здійснено опис предметної області, а саме консолідації інформації. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано застосування LINQ, порівняння його з SQL, а також аналіз можливостей збільшення продуктивності LINQ, зокрема й за допомогою PLINQ. В третьому розділі кваліфікаційної роботи досліджено застосування LINQ та PLINQ на великих наборах консолідованих медичних даних, а також питання продуктивності і її залежності від розмірів вибірки та обчислювальних потужностей. В четвертому розділі кваліфікаційної роботи досліджено вплив умов мікроклімату та шкідливість моніторів з мерехтінням на роботу аналізу значних обсягів даних.; The qualification work is devoted to the study and working out with LINQ and PLINQ technologies for data consolidation’s tasks. In the first section of the qualification work describing of area of study and data consolidation. The second section of the qualification work describes the using of the LINQ, comparison with SQL and analysis of possibility of performance increasing, including with the help of PLINQ as well. The third section of the qualification work describes the using of LINQ and PLINQ on the big medical datasets and performance issue depending of the datasets scale and hardware as well. In the fourth chapter of the qualification work the question of microclimat and flickering monitors in the terms of working with big amounts of data is shown. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2025 р. о 17 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 28 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48663 2025-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48662 Назва: Дослідження та застосування методів машинного навчання для прогнозування якості повітря в розумному будинку Автори: Срібний, Юрій Володимирович; Sribnyi, Yurii Volodymyrovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена розробці та експериментальній перевірці системи прогнозування якості повітря в розумному будинку на основі методів машинного навчання.. В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто теоретичні засади внутрішньої якості повітря, структуру систем розумного будинку та базові поняття машинного навчання. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано й порівняно сучасні методи машинного навчання, придатні для прогнозування IAQ, з обґрунтуванням вибору алгоритму градієнтного бустингу. В третьому розділі кваліфікаційної роботи реалізовано та експериментально перевірено Python-модель XGBoost, інтегровану на edge-контролері для онлайн-прогнозу параметрів повітря і проактивного керування. В четвертому розділі розглядаються принципи охорони праці та безпеки, що стосуються користувачів ПК, а також розумне управління електронними пристроями.; The qualification work is devoted to the development and experimental testing of an air quality prediction system in a smart home based on machine learning methods. The first chapter of the thesis examines the theoretical foundations of indoor air quality, the structure of smart home systems, and the basic concepts of machine learning. The second chapter describes and compares modern machine learning methods suitable for IAQ prediction, with a justification for the choice of the gradient boosting algorithm. The third chapter of the thesis implements and experimentally tests a Python XGBoost model integrated on an edge controller for online air parameter prediction and proactive control. In the fourth chapter discusses the principles of occupational health and safety for PC users, as well as smart management of electronic devices. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 13 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Thu, 29 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48662 2025-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48661 Назва: Моделювання та аналіз системи рекомендацій на веб-сайті на основі теорії графів та статистичних алгоритмів Автори: Курчак, Юрій Романович; Kurchak, Yuriy Romanovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розв’язанню задачі Моделювання та аналіз системи рекомендацій на веб-сайті на основі теорії графів і статистичних алгоритмів У першому розділі кваліфікаційної роботи описані теоретичні основи побудови рекомендаційних систем. Висвітлено класифікацію підходів, розглянуто алгоритмічні моделі, проаналізовано принципи оцінювання ефективності. У другому розділі кваліфікаційної роботи представлено загальну архітектуру проєкту. Досліджено інструменти розробки, подано опис серверних і клієнтських технологій, а також моделі даних. У третьому розділі кваліфікаційної роботи описано процес реалізації сайту. Проаналізовано логіку функціональних модулів, проведено тестування працездатності системи. Об’єкт дослідження: моделювання системи рекомендацій на вебсайті на прикладі онлайн кінотеатру. Предмет дослідження: розробка відомих алгоритмів рекомендацій на вебсайті шляхом застосування теорії графів та статистичних алгоритмів.; The qualification work is dedicated to solving the problem of Modeling and analysis of a recommendation system on a website based on graph theory and statistical algorithms The first section of the qualification work describes the theoretical foundations of building recommendation systems. The classification of approaches is highlighted, algorithmic models are considered, and the principles of evaluating effectiveness are analyzed. The second section of the qualification work presents the general architecture of the project. Development tools are studied, a description of server and client technologies, as well as data models are provided. The third section of the qualification work describes the process of implementing the site. The logic of functional modules is analyzed, and the system's performance is tested. Object of research: modeling a recommendation system on a website using the example of an online cinema. Subject of research: development of well-known recommendation algorithms on a website by applying graph theory and statistical algorithms. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2025 р. о 16 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Wed, 28 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48661 2025-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48660 Назва: Дослідження застосування генетичних алгоритмів для змагальних атак на багатозадачні глибокі нейронні мережі Автори: Коломийчук, Даниїл Андрійович; Kolomyychuk, Daniil Andriyovych Короткий огляд (реферат): У роботі запропоновано нову цільову багатоцільову змагальну модель атаки під назвою MAT та новий алгоритм навчання під назвою GAMAT, заснований на генетичних алгоритмах, для створення змагальних зображень, здатних цілеспрямовано впливати на MT-DNN. На основі симуляційних експериментів, розроблених з використанням набору даних Taskonomy, продемонстровано перевагу запропонованої атаки з точки зору метрики відстані пристосованості та кількості кадрів за секунду, на які впливає атака. Крім того, алгоритм навчання GAMAT має потенціал стати дуже ефективним алгоритмом навчання. Тому майбутня робота включатиме навчання та тестування варіантів GAMAT на більших наборах даних та більш віддалених POF, а також розробку масштабованих варіацій, які можуть краще використовувати переваги графічних процесорів; The paper proposes a new target multi-objective adversarial attack model called MAT and a new learning algorithm called GAMAT, based on genetic algorithms, for creating adversarial images capable of purposefully influencing MT-DNN. Based on simulation experiments developed using the Taskonomy dataset, the superiority of the proposed attack is demonstrated in terms of the fitness distance metric and the number of frames per second affected by the attack. Furthermore, the GAMAT training algorithm has the potential to become a very efficient training algorithm. Therefore, future work will include training and testing variants of GAMAT on larger datasets and more distant POFs, as well as developing scalable variations that can better take advantage of GPUs Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 28.05.2025 р. о 15 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Wed, 28 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48660 2025-05-28T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48659 Назва: Дослідження процесів створення голосових асистентів смарт систем для сприйняття емоцій Автори: Колачик, Назарій Миколайович; Kolachyk, Nazarii Mykolaiovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню процесів створення голосових асистентів смарт систем для сприйняття емоцій. Об’єкт дослідження: процеси створення голосових асистентів смарт систем із можливістю розпізнавання емоцій користувача. Предмет дослідження: методи, технології та інструменти реалізації емоційного розпізнавання у голосових інтерфейсах. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані основні поняття аналізу емоцій. Розглянуто техніки та системи аналізу емоцій за типами вхідних даних. Висвітлено методи виявлення та розпізнавання емоцій. Проведено глибокий порівняльний аналіз цих методів із наведенням ключових переваг та недоліків. В другому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто технологічні засоби та інфраструктура для розпізнавання емоцій у смарт системах. Досліджено інструменти та API для обробки емоційних сигналів та подано їх порівняльну характеристику за швидкістю обробки. Висвітлено дослідження з використанням технологій смарт систем на базі ШІ, ГІС та XR. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано досвід, проблематику і шляхи розвитку впровадження емоційного інтелекту у смарт системи. Проаналізовано технічні аспекти розробки голосових асистентів для сприйняття емоцій. Проведено оцінку викликів та напрямів розвитку емоційно-чутливих голосових асистентів.; The thesis is devoted to the study of the smart systems voice assistants development processes for the perception of emotions. The object of the study is the development processes of voice assistants in smart systems with the ability to recognize user emotions. The subject of the study is the methods, technologies, and tools for implementing emotion recognition in voice interfaces. The first chapter of the thesis outlines the fundamental concepts of emotion analysis. The thesis examines techniques and systems for emotion recognition based on different input data types. Methods of emotion detection and recognition are presented, along with a thorough comparative analysis highlighting their main advantages and limitations. The second chapter addresses the technological tools and infrastructure for emotion recognition in smart systems. Tools and APIs for processing emotional signals are studied and compared based on processing speed. Research involving the application of AI-, GIS-, and XR-based smart technologies is also presented. The third chapter describes the experience, challenges, and development paths for implementing emotional intelligence in smart systems. The technical aspects of designing voice assistants capable of perceiving emotions are analyzed. Challenges and promising directions in the development of emotionally-sensitive voice assistants are assessed. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2025 р. о 17 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Mon, 26 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48659 2025-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48658 Назва: Дослідження застосування нейронних мереж для аналізу завантаження міського транспорту «розумного міста» Автори: Козловський, Андрій Ігорович; Kozlovskyi, Andrii Ihorovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню застосування нейронних мереж для аналізу завантаженості міського транспорту в умовах «розумного міста». У першому розділі розглянуто концепцію «розумного міста» та проаналізовано сучасні методи збору, обробки та прогнозування даних про транспортні потоки. У другому розділі описано принципи функціонування штучних нейронних мереж та проаналізовано актуальні, розглянуто кіберзагрози, що виникають при їх застосуванні у транспортних системах. У третьому розділі виконано аналіз транспортної інфраструктури м. Тернопіль, змодельовано структуру оптимізованої транспортної мережі та оцінено перспективи її розвитку. У четвертому розділі досліджено питання охорони праці для працівників ІТС та засоби їх безпеки, підвищення стійкості підприємств приладо-будівної галузі у воєнний час. Об’єкт дослідження — процеси збору, аналізу та прогнозування завантаженості міського транспорту. Предмет дослідження — методи застосування нейронних мереж для аналізу та оптимізації транспортних потоків у системах «розумного міста».; Thesis is devoted to the study of the use of neural networks for analyzing urban transport congestion in a smart city. The first chapter of the qualification work discusses the concept of a smart city and analyzes modern methods of collecting, processing and forecasting traffic data. The second section describes the principles of functioning of artificial neural networks and analyzes the current ones, as well as cyber threats arising from their use in transport systems. The third chapter of the qualification work analyzes the transport infrastructure of Ternopil, models the structure of the optimized transport network, and assesses the prospects for its development. The fourth chapter examines the issues of labor protection for ITS workers and means of their safety, as well as increasing the resilience of drive and construction enterprises in wartime. The object of research is the processes of collecting, analyzing and forecasting urban transport congestion. The subject of the study is the methods of using neural networks to analyze and optimize traffic flows in smart city systems. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2025 р. о 16 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Mon, 26 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48658 2025-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48657 Назва: Аналіз ефективності впровадження MERN стеку у розробці веб застосунків Автори: Журик, Іван Васильович; Zhuryk, Ivan Vasylovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена  аналізу ефективності впровадження MERN‑стеку (MongoDB + Express.js + React.js + Node.js) у процесі розробки сучасних веб‑застосунків і демонстрації його переваг на прикладі прототипу системи керування проєктами. В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто аналіз предметної області. Проаналізовано технологічні рішення, системи, переваги та недоліки. Обґрунтовано позиціонування дослідження. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано MERN-стек та його компоненти. В третьому розділі кваліфікаційної роботи аналіз ефективності MERN-стеку та описано реалізацію веб-застосунку. В четвертому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто забезпечення безпечної роботи з обладнанням.; The qualification work is devoted to the analysis of the effectiveness of the MERN stack (MongoDB + Express.js + React.js + Node.js) implementation in the development of modern web applications and demonstration of its benefits on the example of a project management system prototype. The first section of the qualification work deals with the analysis of the subject area. Technological solutions, systems, advantages, and disadvantages are analysed. The positioning of the research is substantiated. The second section of the qualification work describes the MERN stack and its components. The third section of the qualification work analyses the effectiveness of the MERN-stack and describes the implementation of the web application. The fourth section of the qualification work deals with ensuring safe operation of the equipment. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2025 р. о 16 год. 00 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Mon, 26 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48657 2025-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48656 Назва: Інформаційні системи з використанням релевантного пошуку на основі Elasticsearch та Apache Solr Автори: Дзядик, Тарас Орестович; Dziadyk, Taras O Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв'ячена розробці інформаційної системи з використанням релевантного пошуку на основі «Elasticsearch» та «Apache Solr». В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто контекст та актуальність розробки інформаційної системи з використанням релевантного пошуку. Проведено аналіз предметної області. Описано популярні пошукові системи зображень системи пошуку та індексації зображень. Проаналізовано процес пошуку зображень людиною. Досліджено ключові підходи та алгоритми в системах пошуку та індексації зображень. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано провідні системи пошуку та індексації зображень. Описано існуючі інформаційні технології пошуку та індексації зображень, зокрема технології від Google. Розглянуто нейро-символьні підходи до пошуку інформації за зображеннями. Проведено огляд дата-пайплайнів. Також було провеено огляд принципів ключових принципів проєктування пайплайнів для обробки даних нового покоління. В третьому розділі кваліфікаційної роботи спроєктовано архітектуру інформаційної системи з використанням релевантного пошуку. Описано платформи та технологічний стек. Розглянуто інтеграцію та взаємодію інформаційної системи з використанням релевантного пошуку. Висвітлено безпекові аспекти використання інформаційної системи з використанням релевантного пошуку та відповідність вимогам. Подано особливості застосування інформаційної системи.; The qualification thesis is dedicated to the development of an information system utilizing relevant search based on \"Elasticsearch\" and \"Apache Solr\". The first chapter of the qualification work discusses the context and relevance of developing an information system with the use of relevant search. An analysis of the subject area is provided. Popular image search systems and image indexing systems are described. The process of image search by humans is analyzed. Key approaches and algorithms in image search and indexing systems are explored. The second chapter of the qualification work describes leading image search and indexing systems. Existing information technologies for image search and indexing, particularly those by Google, are outlined. Neuro-symbolic approaches to image-based information retrieval are discussed. An overview of data pipelines is provided. Additionally, an overview of the key principles of designing next-generation data processing pipelines is presented. The third chapter of the qualification work outlines the architecture of the information system using relevant search. The platforms and technological stack are described. The integration and interaction of the information system with the relevant search system are discussed. Security aspects of using the information system with relevant search and its compliance with requirements are highlighted. The specifics of applying the information system are presented. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2025 р. о 15 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. Mon, 26 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48656 2025-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48655 Назва: Дослідження та аналіз системи моніторингу і контролю якості повітря на базі IoT для розумного будинку Автори: Вирста, Владислав Михайлович; Vyrsta, Vladyslav Mykhailovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та аналізу систем моніторингу та контролю якості повітря для розумних будинків на базі IoT. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано проблематику дослідження та аналізу системи моніторингу і контролю якості повітря на базі IoT для розумного будинку. Проаналізовано комерційні системи моніторингу якості повітря шляхом створення порівняльної таблички комерційних систем моніторингу і контролю якості повітря на базі IoT для розумного будинку. Розглянуто наукові дослідження (архітектурні рішення, експериментальні дослідження). В другому розділі кваліфікаційної роботи досліджено методи оцінки систем моніторингу і контролю якості повітря на базі IoT для розумного будинку. Проаналізовані ризики впровадження. Досліджено роль хмарних технологій у зборі та обробці даних, створено порівняльну таблицю IoT-платформ, описано архітектуру хмарних рішень. Досліджено норми якості повітря. В третьому розділі кваліфікаційної роботи спроєктовано систему контролю та якості повітря для розумного будинку на базі IoT. Описано основні методи та частинки коду модулів системи. Висвітлено процес тестування. Проаналізовані результати експериментальних досліджень системи контролю та якості повітря розумного будинку на базі IoT. Опис: The qualification work is devoted to the research and analysis of IoT-based air quality monitoring and control systems for smart homes. The first chapter of the qualification work describes the problems of research and analysis of the IoT-based air quality monitoring and control system for a smart home. Commercial air quality monitoring systems are analyzed by creating a comparison chart of commercial IoT-based air quality monitoring and control systems for a smart home. Scientific research (architectural solutions, experimental studies) is considered. The second section of the qualification work investigates methods for evaluating IoT-based air quality monitoring and control systems for a smart home. The risks of implementation are analyzed. The role of cloud technologies in data collection and processing is investigated, a comparative table of IoT platforms is created, and the architecture of cloud solutions is described. The air quality standards are investigated. In the third chapter of the qualification work, an IoT-based air quality control and monitoring system for a smart home is designed. The main methods and code parts of the system modules are described. The testing process is covered. The results of experimental studies of the IoT-based air quality control system for a smart home are analyzed. Mon, 26 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48655 2025-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48654 Назва: Оптимізація алгоритмів пошуку інформації на веб-сайті з використанням методів машинного навчання Автори: Богуцький, Михайло Іванович; Bohutskyi, Mykhailo Ivanovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розв’язанню задачі оптимізації системи пошуку інформації на вебсайті. В першому розділі описані теоретичні основи пошукових технологій, висвітлено поняття, принципи та класифікації методів пошуку, розглянуто існуючі підходи до реалізації пошукових систем. Також Проаналізовано сучасні тренди та технології в галузі. В другому розділі наведено вимоги та проєктну структуру системи пошуку інформації на вебсайті, досліджено функціональні потреби користувача та адміністрування, подано схеми бази даних, інтерфейсів та логіки взаємодії. В третьому розділі описано реалізацію основних модулів веб-додатку, проаналізовано архітектурні рішення та їх ефективність. Наведено результати реалізації інтерфейсу користувача вебсайту, функції пошуку інформації, видачі рекомендацій користувачеві та кабінету користувача. Об’єкт дослідження: алгоритми пошуку інформації на вебсайті на прикладі вебмагазину. Предмет дослідження: оптимізація відомих алгоритмів пошуку інформації на вебсайті шляхом застосування методів машинного навчання.; The qualification work is devoted to solving the problem of optimizing the information search system on the website. The first section describes the theoretical foundations of search technologies, highlights the concepts, principles and classifications of search methods, considers existing approaches to the implementation of search systems. Also, modern trends and technologies in the industry are analyzed. The second section presents the requirements and design structure of the information search system on the website, examines the functional needs of the user and administration, presents database schemes, interfaces and interaction logic. The third section describes the implementation of the main modules of the web application, analyzes architectural solutions and their effectiveness. The results of the implementation of the website user interface, information search functions, issuing recommendations to the user and the user's account are presented. The object of research: algorithms for searching information on the website using the example of a web store. The subject of research: optimization of known algorithms for searching information on the website by applying machine learning methods Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2025 р. о 14 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Mon, 26 May 2025 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48654 2025-05-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47069 Назва: Аналіз методологій розробки IoT-систем з використанням Agile-технологій Автори: Щеснюк, Тетяна Омелянівна; Shchesniuk, Tetjana Короткий огляд (реферат): У цій роботі ми розглядаємо основи, включені в маніфест гнучкої (Agile) розробки програмного забезпечення, приділяючи особливу увагу методології Scrum, щоб визначити її роль у розробці інформаційних систем на основі IoT. Для розробки таких систем, крім Scrum, використовуються також і інші гнучкі методології, такі як eXtreme Programming (XP), Kanban і швидке прототипування. У представленому тут аналізі існуючі методології для розробки IoT були згруповані відповідно до різних підходів, на яких вони базуються, таких як гнучкість, моделювання та спрямування на обслуговування. У цьому дослідженні також аналізується, чи враховують різні пропозиції стандартні етапи процесу розробки чи ні: планування та збір вимог, аналіз рішення, дизайн рішення, кодування рішення та модульне тестування (конструкція), інтеграція та тестування (впровадження), а також експлуатація та обслуговування. Крім того, здійснено огляд автоматизованих фреймворків, платформ та інструментів, які використовуються в проаналізованих методологіях для покращення розробки систем на основі IoT.; In this paper, we examine the principles outlined in the Agile Software Development Manifesto, with a particular focus on the Scrum methodology, to determine its role in the development of IoT-based information systems. In addition to Scrum, other Agile methodologies such as eXtreme Programming (XP), Kanban, and rapid prototyping are also employed for the development of such systems. In the analysis presented here, existing IoT development methodologies have been grouped based on the different approaches they rely on, such as agility, modeling, and service orientation. This study also analyzes whether various proposals account for the standard stages of the development process: planning and requirements gathering, solution analysis, solution design, solution coding and unit testing (construction), integration and testing (implementation), as well as operation and maintenance. Furthermore, we include a review of automated frameworks, platforms, and tools used in the analyzed methodologies to enhance the development of IoT-based systems. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47069 2024-12-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47067 Назва: Аналіз стратегій покращення продуктивності реляційних систем керування базами даних на прикладі PostgreSQL Автори: Чекановський, Андрій Богданович; Chekanovskyi, Andrii Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена аналізу стратегій покращення продуктивності реляційних СКБД на прикладі PostgreSQL. У першому розділі кваліфікаційної роботи описані значення продуктивності баз даних у сучасних інформаційних системах, ключові показники продуктивності, а також фактори, що впливають на неї. У другому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто архітектуру PostgreSQL, життєвий цикл виконання запитів, ключові елементи плану запиту. Проаналізовано проектування схеми бази даних, детально описано індексацію та її типи. Описано нормалізацію та денормалізацію, а також наведено ефективність матеріалізованих представлень. Описано управління ключами, роль реплікації та шардингу. Проаналізовано вплив конфігураційних параметрів, а також ефективність використання апаратних ресурсів і RAID рівнів. У третьому розділі кваліфікаційної роботи описано тестове середовище, конфігурацію бази даних і використані інструменти для аналізу продуктивності. Проаналізовано результати впровадження різних типів індексів на продуктивність запитів, оптимізацію ключів, а також вплив змін конфігураційних параметрів на загальну ефективність роботи системи. Проведено відповідні експерименти.; The thesis is devoted to analyzing strategies for improving the performance of relational database management systems (RDBMS), with PostgreSQL as a case study. The first chapter describes the significance of database performance in modern information systems, key performance indicators, and the factors influencing them. The second chapter examines the architecture of PostgreSQL, the lifecycle of query execution, and the essential components of query plans. It analyzes database schema design, provides detailed insights into indexing and its types, and describes normalization, denormalization, and the efficiency of materialized views. Key management, the role of replication, and sharding are also explored. The chapter further evaluates the impact of configuration parameters and the effectiveness of utilizing hardware resources and RAID levels. The third chapter presents the test environment, database configuration, and tools used for performance analysis. It assesses the impact of implementing various types of indexes on query performance, key optimization, and the influence of changes to configuration parameters on overall system efficiency. Corresponding experiments were conducted. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47067 2024-12-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47066 Назва: Аналіз характеристик продуктивності архітектур реляційних та нереляційних систем керування базами даних Автори: Мельничук, Святослав Анатолійович; Melnychuk, Sviatoslav Короткий огляд (реферат): Правильна архітектура програмного забезпечення є ключовою для вирішення складної задачі обробки великих обсягів даних у системах реляційних і нереляційних баз даних. Реляційні бази даних (SQL) були розроблені для організації даних та забезпечення можливості горизонтального масштабування. Нереляційні бази даних (NoSQL), своєю чергою, підтримують горизонтальне масштабування і можуть ефективно обробляти великі обсяги неструктурованих даних. Вибір найбільш відповідної парадигми залежить від організаційних вимог. Різниця в проектуванні баз даних є основною ознакою між реляційними та нереляційними базами даних. Крім того, кожен тип нереляційної бази даних використовує різні моделі поєднання підходів. Це ускладнює перенос даних між різними хмарними сховищами для користувачів хмарних платформ (Cloud Service Provider – CSP). Існують різні моделі, якими управляють різні хмарні сервіси (IaaS, PaaS, SaaS і DBaaS). Метою цієї роботи є дослідження робіт, що стосуються переносимості та сумісності даних у хмарних сховищах, а також програмної архітектури з використанням реляційних та нереляційних баз даних. Багато досліджень, що порівнюють їх можливості, зокрема реляційну Oracle RDBMS та нереляційну документо-орієнтовану (MongoDB), за такими характеристиками, як масштабування, продуктивність, доступність, узгодженість і сегментація, були представлені в дослідженнях, які свідчать, що нереляційні бази даних, завдяки своїм спеціалізованим структурам, можуть бути оптимальним вибором для аналізу великих даних, тоді як реляційні бази даних краще підходять для обробки онлайнових транзакцій (OLTP).; Proper software architecture is key to solving the complex task of processing large volumes of data in relational and non-relational database systems. Relational databases (SQL) were designed for data organization and to enable horizontal scaling. Non-relational databases (NoSQL), on the other hand, support horizontal scalability and can efficiently process large volumes of unstructured data. The choice of the most appropriate paradigm depends on organizational requirements. The difference in database design is the primary distinguishing factor between relational and non-relational databases. Furthermore, each type of non-relational database uses different models that combine various approaches. This complicates the transfer of data between different cloud storage services for users of cloud platforms (Cloud Service Providers – CSP). Various cloud services (IaaS, PaaS, SaaS, and DBaaS) govern different models. The purpose of this work is to examine studies related to the portability and compatibility of data in cloud storage, as well as software architecture using relational and non-relational databases. Numerous studies comparing the capabilities of these systems, including the relational Oracle RDBMS and the non-relational document-oriented MongoDB, have been presented in research. These studies indicate that non-relational databases, with their specialized structures, can be the optimal choice for big data analytics, while relational databases are better suited for online transaction processing (OLTP). Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47066 2024-12-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47027 Назва: Інформаційна система для діагностики хвороби Альцгеймера з використанням нейронних мереж Автори: Роган, Ярослав Ігорович; Rohan, Yaroslav Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці інформаційної системи для діагностики хвороби Альцгеймера з використанням нейронних мереж. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано предметне середовище та проаналізовано літературні джерела. В другому розділі кваліфікаційної роботи проаналізовано предметну область та описано підготовку даних для навчання нейронної мережі. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано засоби розробки, проаналізовано результати роботи нейронної мережі Inception V3 та реалізовано алгоритм Grad-CAM. В четвертому розділі кваліфікаційної роботи проаналізовано важливість дотримання норм охорони праці та заходів безпеки в надзвичайних ситуаціях та розглянуто аспекти безпеки, пов’язані з використанням комп’ютерного обладнання та програмного забезпечення. Об’єкт дослідження: процес здійснення діагностики хвороби Альцгеймера. Предмет дослідження: методи штучного інтелекту, зокрема нейронні мережі для діагностики хвороби Альцгеймера.; Thesis is devoted to the development of an information system for diagnosing Alzheimer's disease using neural networks. The first chapter of the thesis describes the subject environment and analyzes the literature. The second chapter of the qualification work analyzes the subject area and describes the preparation of data for training a neural network. The third section of the qualification work describes the development tools, analyzes the results of the Inception V3 neural network and implements the Grad-CAM algorithm. The fourth chapter of the qualification work analyzes the importance of compliance with labor protection standards and safety measures in emergencies and considers the safety aspects associated with the use of computer hardware and software. Object of research: an information system for diagnosing Alzheimer's disease. Subject of research: methods of artificial intelligence, in particular neural networks for diagnosing Alzheimer's disease. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47027 2024-12-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47025 Назва: Дослідження алгоритмів планування «Kubernetes» для розумних міст Автори: Ловчук, Олег Іванович; Lovchuk, Oleh Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена розробці алгоритмів планування «Kubernetes» для розумних міст. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані методики пошуку наукових публікацій щодо алгоритмів планування «Kubernetes» для «розумних міст». Висвітлено означення «Kubernetes» та його використання для «розумних міст». Розглянуто визначення концепту «розумне місто». Проаналізовано знайдені наукові публікації щодо алгоритмів планування «Kubernetes» для «розумних міст». В другому розділі кваліфікаційної роботи описано основні принципи роботи з алгоритмами планування в «Kubernetes» для «розумних міст». Досліджено використання «Kubernetes» для забезпечення ефективності та автоматизації в інфраструктурах. Подано порівняльний опис підходів до планування. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано ефективність алгоритмів планування у сценаріях з високим навантаженням і протестовано їх у середовищі «Kubernetes». Проаналізовано сучасні підходи до масштабування в «Kubernetes», зокрема «Horizontal Pod Autoscaler» і «Vertical Pod Autoscaler». Проведено тестування цих інструментів у реальних умовах високого навантаження. Об’єкт дослідження: системи управління ресурсами в середовищі «Kubernetes» для «розумних міст». Предмет дослідження: алгоритми планування і масштабування в «Kubernetes»; The qualification work is dedicated to the development of Kubernetes scheduling algorithms for smart cities. The first section of the qualification work describes the methods for searching for scientific publications on Kubernetes scheduling algorithms for smart cities. The definition of Kubernetes and its use for smart cities are highlighted. The definition of the concept of smart city is considered. The found scientific publications on Kubernetes scheduling algorithms for smart cities are analyzed. The second section of the qualification work describes the basic principles of working with scheduling algorithms in Kubernetes for smart cities. The use of Kubernetes to ensure efficiency and automation in infrastructures is investigated. A comparative description of planning approaches is provided. The third section of the qualification work describes the effectiveness of scheduling algorithms in high-load scenarios and tests them in the Kubernetes environment. Modern approaches to scaling in Kubernetes are analyzed, in particular, Horizontal Pod Autoscaler and Vertical Pod Autoscaler. These tools were tested in real-world high-load conditions. Research object: resource management systems in the Kubernetes environment for smart cities. Research subject: scheduling and scaling algorithms in Kubernetes Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47025 2024-12-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47021 Назва: Дослідження онлайн-процедур убезпечення персональних даних користувачів Інтернет Автори: Катрич, Роман Володимирович; Katrych, Roman Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню онлайн-процедур убезпечення персональних даних користувачів Інтернет. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані персональні дані їх види та правова база Розглянуто методології та підходи до захисту персональних даних. Проаналізовано механізми шифрування, суть аутентифікації, політики управління правами доступу. В другому розділі кваліфікаційної роботи висвітлено методологічні основи дослідження. Подано проблеми та робочі гіпотези убезпечення персональних даних користувачів Інтернет. Досліджено змінні, показники та характеристики параметрів убезпечення персональних даних користувачів Інтернет. Проаналізовано методи, прийоми, засоби дослідження онлайн-процедур убезпечення. Розглянуто область та організація процесу дослідження онлайн-процедур убезпечення персональних даних користувачів Інтернет. В третьому розділі кваліфікаційної роботи проведено аналіз захисту персональних даних та безпеки користувачів Інтернет на прикладі обраних онлайн-процедур. Проаналізовано характеристику загроз безпеці користувачів мережі Інтернет. Проведено опитування респондентів по підібраних питаннях безпеки. Проаналізовано відповіді зафіксовано в діаграмах та малюнках. Зроблено висновки результатів дослідження; The qualification work is devoted to the study of online procedures for securing personal data of Internet users. The first section of the qualification work describes personal data, its types and legal basis. The methodologies and approaches to protecting personal data are considered. Encryption mechanisms, the essence of authentication, access rights management policies are analyzed. The second section of the qualification work highlights the methodological foundations of the study. The problems and working hypotheses of securing personal data of Internet users are presented. The variables, indicators and characteristics of the parameters of securing personal data of Internet users are studied. The methods, techniques, and means of researching online security procedures are analyzed. The scope and organization of the research process of online procedures for securing personal data of Internet users are considered. In the third section of the qualification work, an analysis of the protection of personal data and the security of Internet users is carried out using the example of selected online procedures. The characteristics of threats to the security of Internet users are analyzed. A survey of respondents on selected security issues is conducted. The answers are analyzed and recorded in diagrams and figures. Conclusions were drawn from the research results Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47021 2024-12-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47020 Назва: Дослідження процесів інтеграції IoT та штучного інтелекту в розумних містах Автори: Дубельт, Василь Сергійович; Dubelt, Vasyl Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню процесів інтеграції IoT та штучного інтелекту в розумних містах. Об’єкт дослідження процеси інтеграції Інтернету речей та штучного інтелекту в системи «розумного міста». Предмет дослідження. методи штучного інтелекту для опрацювання даних, що отримані на основі Інтернету речей в «розумних містах». В першому розділі кваліфікаційної роботи описано парадигму «розумного міста». Проаналізовано інформаційні та комунікаційні технології «розумних міст». Подано опис процесу науко метричного пошуку магістерського дослідження. В другому розділі кваліфікаційної роботи досліджено технології штучного інтелекту для IoT-систем розумного міста. Подано розлогий аналіз перспектив розвитку ШІ для IoT-систем «розумного міста». В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано прототип інформаційно-технологічної архітектури «розумного міста» на базі IoT та ШІ. Описано перспективні тенденції розвитку «розумних міст» на базі IoT та ШІ. У розділі «Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях» розглянуто психологічні чинники небезпеки. Описано контроль за станом охорони праці; The qualification work is devoted to the study of the processes of integration of IoT and artificial intelligence in smart cities. The object of the study is the processes of integration of the Internet of Things and artificial intelligence into the systems of a "smart city". The subject of the study. artificial intelligence methods for processing data obtained on the basis of the Internet of Things in "smart cities". The first section of the qualification work describes the paradigm of a "smart city". Information and communication technologies of "smart cities" are analyzed. A description of the process of scientometric analysis of the master's research is given. The second section of the qualification work investigates artificial intelligence technologies for IoT-systems of a smart city. An extensive analysis of the prospects for the development of AI for IoT-systems of a "smart city" is given. The third section of the qualification work describes the prototype of the information and technological architecture of a "smart city" based on IoT and AI. Promising trends in the development of "smart cities" based on IoT and AI are described. The section "Occupational health and safety in emergencies" discusses psychological risk factors. Control over the state of occupational health and safety is described Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47020 2024-12-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47019 Назва: Розробка апаратно-програмного модуля моніторингу екосистеми житлового приміщення в рамках системи розумного будинку Автори: Гарматюк, Устим Андрійович; Harmatyuk, Ustym Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці апаратно-програмної системи моніторингу екосистеми житлового приміщення на прикладі трикімнатної квартири. У першому розділі кваліфікаційної роботи описані основні аспекти аналізу предметної області, вимоги до системи моніторингу та можливі варіанти її використання. Висвітлено технічні та програмні рішення, які забезпечують функціонування системи. Розглянуто середовище розробки, обґрунтовано його вибір та проаналізовано відповідність поставленим задачам. У другому розділі кваліфікаційної роботи наведено процес проектування апаратно-програмної системи моніторингу. Досліджено структуру системи, розроблено принципову електричну схему та описано роботу основних модулів. Подано проектування інтерфейсу користувача, який забезпечує взаємодію з системою моніторингу, а також розглянуто питання експлуатації та супроводу системи. У третьому розділі кваліфікаційної роботи описано процес тестування системи моніторингу. Проаналізовано функціональність системи та її відповідність вимогам. Проведено тестування інтерфейсу, безпеки та стійкості роботи, що підтвердило її коректність і надійність; The qualification work is devoted to the development of a hardware and software system for monitoring the ecosystem of a residential building using the example of a three-room apartment. The first section of the qualification work describes the main aspects of the analysis of the subject area, the requirements for the monitoring system and possible options for its use. The technical and software solutions that ensure the functioning of the system are highlighted. The development environment is considered, its choice is justified and its compliance with the tasks is analyzed. The second section of the qualification work presents the process of designing a hardware and software monitoring system. The structure of the system is studied, a schematic electrical diagram is developed and the operation of the main modules is described. The design of the user interface, which ensures interaction with the monitoring system, is presented, and the issues of operation and maintenance of the system are also considered. The third section of the qualification work describes the process of testing the monitoring system. The functionality of the system and its compliance with the requirements are analyzed. The interface, security and stability of the work are tested, which confirmed its correctness and reliability. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47019 2024-12-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47014 Назва: Розробка додатку відеотрансляції під мобільні пристрої на базі операційної системи Android Автори: Бондаренко, Владислав Сергійович; Bondarenko, Vladyslav S. Короткий огляд (реферат): Метою магістерської роботи є розробка додатку відеоспостереження, який дозволяє ефективно використовувати старі мобільні телефони для забезпечення безпеки та моніторингу. Основними завданнями є аналіз вимог та предметної області, проектування архітектури системи, вибір відповідних технологій та інструментів, реалізація програмного забезпечення для мобільного клієнта та клієнтської програми на ПК, а також проведення тестування для оцінки ефективності та надійності розробленого додатку. Для досягнення поставлених завдань було обрано мови програмування Kotlin для розробки мобільного клієнта та Python для створення клієнтської програми на ПК. Архітектура системи базується на клієнт-серверній моделі, де мобільний клієнт захоплює відео та передає його на клієнтську програму через сервер сигналізації. Проведене тестування показало, що розроблений додаток відповідає всім поставленим вимогам щодо продуктивності, стабільності та безпеки; The purpose of the master's thesis is to develop a video surveillance application that allows the effective use of old mobile phones for security and monitoring. The main tasks are to analyze the requirements and subject area, design the system architecture, select appropriate technologies and tools, implement the software for the mobile client and the client program on the PC, and conduct testing to evaluate the effectiveness and reliability of the developed application. To achieve the set tasks, we chose Kotlin programming language to develop a mobile client and Python to create a client program on a PC. The system architecture is based on a client-server model, where the mobile client captures video and transmits it to the client program through the alarm server. The conducted testing has shown that the developed application meets all the requirements for performance, stability, and security Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47014 2024-12-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47012 Назва: Дослідження блокчейн-технологій для проведення електронного голосування у «розумних містах» Автори: Титжинський, Анатолій Андрійович; Tytzhynskyi, Anatolii A. Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці безпечної, прозорої та масштабованої системи електронного голосування з використанням блокчейн-технологій, адаптованої до потреб «розумних міст». В першому розділі кваліфікаційної роботи описані сучасні тенденції у сфері електронного голосування, його значення для «розумних міст» та можливості застосування блокчейн-технологій у цій сфері. Висвітлено ключові аспекти децентралізації, прозорості та незмінності даних, що надають блокчейн-системи. Розглянуто існуючі рішення та прототипи електронного голосування. Проаналізовано переваги та недоліки існуючих підходів у контексті «розумних міст». В другому розділі кваліфікаційної роботи досліджено концептуальні основи блокчейн-технологій для систем голосування. Подано вимоги до системи голосування, включаючи безпеку, пост-квантовий захист і відповідність національному законодавству. Досліджено методи вибору платформи та архітектури системи, а також представлено модель процесу голосування. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано процес розробки прототипу системи голосування на основі блокчейн-технологій. Проаналізовано результати тестування, що підтвердили безпеку, прозорість та ефективність розробленої системи. Проведено оцінку перспектив впровадження системи у «розумних містах» та її інтеграції з іншими міськими сервісами. Об’єкт дослідження: процеси організації, проведення та захисту електронного голосування у «розумних містах» із використанням блокчейн-технологій. Предмет дослідження: методи впровадження блокчейн-технологій у системи електронного голосування, що забезпечують прозорість, безпеку та довіру учасників виборчого процесу; The qualification work is dedicated to the development of a secure, transparent, and scalable electronic voting system using blockchain technology, tailored to the needs of smart cities. The first chapter of the work describes modern trends in the field of electronic voting, its significance for smart cities, and the potential application of blockchain technology in this domain. Key aspects of decentralization, transparency, and data immutability provided by blockchain systems are highlighted. Existing solutions and prototypes of electronic voting are reviewed, and the advantages and disadvantages of current approaches in the context of smart cities are analyzed. The second chapter explores the conceptual foundations of blockchain technology for voting systems. The requirements for a voting system, including security, post-quantum protection, and compliance with national legislation, are outlined. Methods for selecting the platform and system architecture are examined, and a voting process model is presented. The third chapter describes the development process of a voting system prototype based on blockchain technology. The results of testing are analyzed, confirming the security, transparency, and efficiency of the developed system. An assessment of the system's implementation prospects in smart cities and its integration with other urban services is provided. The object of the study: processes of organization, implementation, and protection of electronic voting in smart cities using blockchain technology. The subject of the study: methods of applying blockchain technology in electronic voting systems that ensure transparency, security, and trust among participants in the voting process Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47012 2024-12-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47010 Назва: Система контролю кліматичних показників в приміщеннях багатоквартирного будинку на базі IOT Автори: Гемський, Дмитро Валентинович; Hemskyi, Dmytro V. Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи контролю кліматичних показників в приміщеннях багатоквартирного будинку. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані задачі для системи. Висвітлено саму систему кліматичного контролю. Розглянуто функціональні і не функціональні вимоги. Проаналізовано вже існуючі системи кліматичного контролю. В другому розділі кваліфікаційної роботи оглянуто наявні Іоt платформи. Досліджено роботу датчиків DHT22/11. Подано взаємодію між компонентами та клієнтської частиною користувача. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано реалізацію програмного забезпечення, проаналізовано розробку клієнтської частини для мобільного телефону. Було проведено тестування системи. Об’єктом дослідження виступає контроль температури в приміщеннях а предметом виступає реалізація завдяки мікроконтролерній платі аrduino; The qualification work is devoted to the development of a system for controlling climatic indicators in the premises of an apartment building. The first section of the qualification work describes the tasks for the system. The climatic control system itself is highlighted. Functional and non-functional requirements are considered. Existing climate control systems are analyzed. The second section of the qualification work reviews existing IoT platforms. The operation of DHT22/11 sensors is studied. The interaction between components and the user's client part is presented. The third section of the qualification work describes the implementation of the software, analyzes the development of the client part for a mobile phone. System testing was carried out. The object of the study is temperature control in the premises, and the subject of the performance is implemented using the Arduino microcontroller board Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47010 2024-12-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47009 Назва: Дослідження застосування методів штучного інтелекту для обробки природної мови засобами глибинного навчання Автори: Климко, Ігор Михайлович; Klymko, Ihor M. Короткий огляд (реферат): У даній кваліфікаційній роботі досліджується область застосування методів глибинного навчання в обробці природної мови. Основний акцент роботи спрямований на розробку моделі глибинного навчання, яка буде генерувати текстові дані на основі навчальних. У роботі аналізуються сучасні тенденції в галузі обробки природної мови та проводиться детальне вивчення методів, які застосовуються в даній області. Реалізована модель виконує поставлене завдання і здатна генерувати текст, схожий на людський.; This qualification work explores the application of deep learning methods in natural language processing. The main focus of the work is on developing a deep learning model that will generate text data based on training. The work analyzes current trends in the field of vernacular language processing and a detailed study of the methods used in this area. The implemented model fulfills the task and is able to generate human-like text. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 13 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47009 2024-12-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47008 Назва: Застосування Geometry Nodes в програмному пакеті Blender для задач процедурного моделювання Автори: Топольніцький, Назарій Михайлович; Topolnitskyi, Nazarii Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці методів процедурного моделювання в Blender за допомогою Geometry Nodes для створення 3D-об’єктів. В першому розділі описано основи комп’ютерної графіки, основні програми для моделювання, а також застосування процедурного підходу. В другому розділі досліджено роботу з Geometry Nodes, техніки створення геометрії та порівняння класичного і процедурного моделювання. В третьому розділі описано створення моделі блискавки за допомогою Geometry Nodes, аналіз етапів моделювання і налаштування параметрів. Об’єкт дослідження: 3D-моделювання в Blender. Предмет дослідження: технології процедурного моделювання для створення 3D-об’єктів.; The qualification work is devoted to the development of methods of procedural modeling in Blender using Geometry Nodes to create 3D objects. The first chapter describes the basics of computer graphics, the main modeling programs, and the application of the procedural approach. The second chapter explores working with Geometry Nodes, geometry creation techniques, and a comparison of classical and procedural modeling. The third section describes the creation of a lightning model using Geometry Nodes, analysis of the modeling stages and parameter settings. Object of study: 3D modeling in Blender. Subject of study: procedural modeling technologies for creating 3D objects. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47008 2024-12-27T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47007 Назва: Застосування інструментів штучного інтелекту для підвищення ефективності бізнес-процесів компанії "TechNovaApp" Автори: Скоробогата, Марта Олегівна; Skorobohata, Marta O. Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена впровадженню інструментів штучного інтелекту для підвищення ефективності бізнес-процесів на прикладі компанії “TechNovaApp”. В першому розділі кваліфікаційної роботи виконано аналітичний огляд сучасних досліджень у сфері застосування штучного інтелекту для автоматизації бізнес-процесів. Висвітлено ключові досягнення, недоліки та перспективи впровадження ШІ. Розглянуто актуальні приклади використання ШІ у маркетингу, підтримці клієнтів та CRM. В другому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто теоретичні аспекти використання ШІ у бізнес-процесах. Досліджено алгоритми та моделі, які забезпечують оптимізацію рутинних завдань. Також проаналізовано різні сучасні інструменти, що використовують штучний інтелект у своїх алгоритмах. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано практичне впровадження інструментів штучного інтелекту у бізнес-процеси компанії “TechNovaApp”. Проаналізовано ефективність інтеграції чат-бота, автоматизованих маркетингових кампаній та CRM-систем. Проведено оцінку впливу впроваджених технологій та їх порівняння до та після у вигляді схем бізнес-процесів. Кваліфікаційна робота демонструє результати впровадження інструментів штучного інтелекту для підвищення ефективності існуючих бізнес-процесів. У результаті зменшено час обслуговування клієнтів на 1 хвилину 13 секунд, підвищено задоволеність клієнтів на 25% і оптимізовано рутинні операції. Отримані результати підтверджують доцільність застосування ШІ для підвищення продуктивності компанії.; Thesis is devoted to the development of an approach to improve business process efficiency through the implementation of artificial intelligence tools, exemplified by the company “TechNovaApp”. The first chapter presents an analytical review of modern research on AI applications in business process automation, highlighting key achievements, disadvantages, and future prospects. Examples of AI use in marketing, customer support, and CRM systems are explored. The second chapter examines theoretical aspects of AI in business process automation. Algorithms and models that provide optimization of routine tasks are investigated. Various modern tools that use artificial intelligence in their algorithms are also analyzed. The third chapter describes the practical implementation of AI tools within “TechNovaApp” company. The effectiveness of the integration of chatbots, automated marketing campaigns, and CRM systems was analyzed. The impact of the implemented technologies was assessed and their before and after comparison was performed in the form of business process diagrams. The thesis demonstrates that AI integration reduced customer service time by 1 minute 13 seconds, increased customer satisfaction by 25%, and optimized routine operations, confirming the feasibility of AI for enhancing company productivity. Thesis demonstrates the results of implementing artificial intelligence tools to improve the efficiency of existing business processes. As a result, the customer service time was reduced by 1 minute and 13 seconds, customer satisfaction was increased by 25%, and routine operations were optimized. The results confirm the feasibility of using AI to improve the company's productivity. Опис: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47007 2024-12-26T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44859 Назва: Проблеми масштабування Agile-методів розробки програмних продуктів для великих організацій та проєктів Автори: Сенківський, Володимир Ігорович; Senkivskyi, Volodymyr Ihorovych Короткий огляд (реферат): На сьогоднішній день гнучка розробка програмного забезпечення стала дуже поширеною. Проте, адаптація гнучкості для великомасштабних проєктів залишається складним завданням із численними проблемами. Метою даної роботи є огляд практик, викликів та факторів успіху в масштабуванні Agile, спираючись як на літературні джерела, так і на дані з проєкту великої компанії з розробки програмного забезпечення, для визначення найбільш критичних факторів. Цілеспрямований огляд літератури здійснюється з метою визначення важливості практик масштабування, проблем та факторів успіху. Результати цього огляду застосовуються для аналізу процесів розробки у компанії, що спеціалізується на програмному забезпеченні, з метою масштабування гнучких методів. Дослідження показало, що культура компанії, попередній досвід з гнучкими методологіями, економія, підтримка керівництва та узгодженість цінностей є ключовими факторами успіху в процесі дослідження. Основними проблемами масштабування виявилися стійкість до змін, надмірно тривалі терміни впровадження, проблеми із забезпеченням якості та інтеграція з уже існуючими негнучкими бізнес-процесами. Таким чином, процес дослідження дозволив поєднати ідеї з літератури з реальним контекстом компанії. Масштабування Agile всередині організації не потребує конкретної схеми, а може бути адаптоване під потреби, зберігаючи при цьому основні цінності та принципи гнучких методологій. Currently, agile software development has become widespread. However, extending agility to large-scale contexts remains a challenging task with numerous issues. The goal of this work is to review the practices, challenges, and success factors for scaling Agile, based on both literature and project data from a large software development company, identifying the most critical factors. A targeted literature review is conducted to determine the significance of scaling practices, issues, and success factors. The results of this literature review are used to investigate the development processes within a software company to scale agile practices. The research findings established that company culture, prior experience with agility, cost savings, management support, and alignment of values were key success factors during the action research process. Resistance to change, excessively long deployment times, quality assurance problems, and integration with existing non-agile business processes were identified as critical issues in the scaling process. Thus, the research process allowed the integration of literature insights into the company's context. Scaling Agile within an organization does not require a specific framework; rather, the process can be tailored to meet the needs while maintaining the core values and principles of agile methodologies. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44859 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44858 Назва: Розробка інформаційної системи для діагностування тремору з використанням графічного планшету Автори: Осійчук, Іван Васильович; Osiichuk, Ivan Короткий огляд (реферат): Метою кваліфікаційної роботи є розробка інформаційної системи для діагностування тремору з використанням графічного планшету і присвячена розгляду проблем, що виникають у процесі розробки та його особливостей. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано тремор як прояв різних розладів руху. Висвітлено відмінності між цими розладами, розглянуто існуючі способи дослідження тремору, Проаналізовано ефективність використання тесту з малювання для діагностики різних проявів тремору. В другому розділі кваліфікаційної роботи досліджено особливості застосування графічного планшету для діагностики тремору. Подано переваги і недоліки цього методу, обмеження, що існують при його використані. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано розробку прототипу для реєстрації рухів з використанням Java та бібліотеки JPen. Проаналізовано вимоги для такого забезпечення. Проведено аналіз отриманих даних з відповідними графіками та результатами. The purpose of the qualification work is the developing an information system to diagnose tremor using a graphic tablet and is devoted to the problems encountered in the development process and its features. The first chapter of the qualification work describes tremor as a manifestation of various movement disorders. The differences between these disorders are highlighted, the existing methods of studying tremor are considered, and the effectiveness of using a drawing test to diagnose various manifestations of tremor, including essential tremor and Parkinson's disease, is analyzed. The second chapter of the qualification work investigates the peculiarities of using a graphic tablet for the diagnosis of tremor. The advantages and disadvantages of this method and the limitations of its use are presented. The third chapter of the qualification work describes the development of a prototype for motion registration using Java and the JPen library. The requirements for such software are analyzed. The analysis of the obtained data with the corresponding graphs and results is carried out. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44858 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44857 Назва: Методи та засоби дослідження характеристик динамічних графічних примітивів Автори: Орлінський, Максим Вікторович; Orlinskyi, Maksym Viktorovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці методів та засобів дослідження характеристик динамічних графічних примітивів. В першому розділі кваліфікаційної роботи освітнього рівня «Магістр» сформовані основні завдання, здійснено аналіз процесу сприйняття зображень та проведено аналіз параметрів пристроїв відображення інформації. В другому розділі кваліфікаційної роботи здійснено обґрунтування вибору параметрів динамічних примітивів при побудові їх моделей, подається розробка математичних моделей примітива з урахуванням зміни інтенсивності кольору. В третьому розділі кваліфікаційної роботи розроблена система для дослідження параметрів динамічних примітивів як інструментального програмного засобу, реалізовано інтерфейс програми проведено експериментальні дослідження параметрів динамічних примітивів з метою виявлення властивостей динамічних примітивів. Об’єкт дослідження – процес відображення інформації з використанням динаміки зображень. Предмет дослідження – методи і засоби відтворення динамічних примітивів в системах відображення інформації. The qualification work is devoted to the development of methods and tools for researching the characteristics of dynamic graphic primitives. In the first section of the qualification work of the "Master's" educational level, the main tasks were formed, an analysis of the process of image perception was carried out, and an analysis of the parameters of information display devices was carried out. In the second section of the qualification work, the justification of the choice of parameters of dynamic primitives during the construction of their models is made, the development of mathematical models of the primitive taking into account the change in color intensity is presented. In the third section of the qualification work, a system for researching the parameters of dynamic primitives as an instrumental software tool was developed, the program interface was implemented, and experimental studies of the parameters of dynamic primitives were carried out in order to identify the properties of dynamic primitives. The object of research is the process of displaying information using the dynamics of images. The subject of research is methods and means of reproducing dynamic primitives in information display systems. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44857 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44856 Назва: Створення комбінованої багаторівневої ходової системи для накладання текстур матеріалів на Blender-об'єкти Автори: Озіранець, Віталій Степан Володимирович; Oziranets, Vitalii Stepan Volodymyrovych Короткий огляд (реферат): Мета кваліфікаційної роботи полягає у підвищенні ефективності розробки матеріалів у тривимірній графіці і присвячена власне розробці гібридної системи накладання матеріалів з використанням Blender Python API. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані галузь комп’ютерної графіки та актуальність досліджень у ній, після чого розглянуто програмне забезпечення для роботи з тривимірною графікою для проведення експерименту. Також висвітлено переваги та недоліки кожного з перелічених програмних продуктів. Розглянуто окремо програмне забезпечення Blender. У другому розділі кваліфікаційної роботи описано системи формування матеріалів, досліджено їх переваги та недоліки, після чого подано інформацію про гібридну систему та її релевантність. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано розробку доповнення до Blender на основі API, проаналізовано труднощі розробки та проведено експеримент з аналізу ефективності гібридної системі. Об’єктом дослідження виступають процеси розробки та накладання матеріалів на тривимірний об’єкт з використанням гібридного підходу. Предметом дослідження є методи накладання матеріалів на тривимірні об’єкти. The purpose of the thesis is to increase the efficiency of material development in three-dimensional graphics and is devoted to the development of a hybrid material blending system using the Blender Python API. The first chapter of the thesis describes the field of computer graphics and the relevance of research in it, followed by a discussion of the software for working with the three-dimensional graphics for the experiment. The advantages and disadvantages of each of these software products are also highlighted. The Blender software and its functionality are considered separately. The second chapter of the qualification work describes the systems of material formation, examines their advantages and disadvantages, and then provides information about the hybrid system and its relevance. The third section of the thesis describes the development of an API-based Blender add-on, analyzes the development difficulties, and conducts an experiment to analyze the effectiveness of the hybrid system. The object of research is the processes of developing and applying materials to a three-dimensional object using a hybrid approach. The subject of the study is the methods of applying materials to three-dimensional objects. Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44856 2024-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44855 Назва: Розробка автоматизованої системи для супроводу процесів реєстрації та життєвого циклу доменних імен Автори: Мац, Олег Ігорович; Mats, Oleh Ihorovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці автоматизованої системи для супроводу процесів реєстрації та життєвого циклу доменних імен. Робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновку, списку посилань на використану літературу та додатків. В першому розділі кваліфікаційної роботи описана система доменних імен. Висвітлено основні етапи життєвого циклу доменного імені. Розглянуто проблеми пов’язані з життєвим циклом доменів, з якими стикаються їх власники. В другому розділі кваліфікаційної роботи досліджено доступні засоби для реалізації системи моніторингу та реєстрації доменних імен. Досліджено популярні мови програмування, а також розглянуто хостингові платформи для розміщення додатку. Подано та проаналізовано ряд сервісів які надають послуги з моніторингу доменних імен та підтримують API інтеграцію. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано етапи розробки та тестування автоматизованої системи моніторингу та реєстрації доменних імен. Проаналізовано відомі системи моніторингу доменних імен. Проведено порівняльний аналіз запропонованого рішення з відомими системами моніторингу. Четвертий розділ присвячений охороні праці та безпеці життєдіяльності. The qualification work is devoted to the development of an automated system to accompany registration processes and domain names life cycle. The work consists of an introduction, four chapters, a conclusion, a list of references and appendices. The first section of the qualification work contains a description of the domain name system. The main stages of the life cycle of a domain name are highlighted. The problems related to the life cycle of domains faced by their owners are considered. In the second section of the qualification work, the available tools for the implementation of the domain name monitoring and registration system were investigated. Popular programming languages were reviewed, as well as hosting platforms for hosting the application were considered. A number of services that provide domain name monitoring services and support API integration are presented and analyzed. The third section of the qualification work describes the stages of development and testing of an automated system. Well-known domain name monitoring systems were analyzed. A comparative analysis of the proposed solution with known monitoring systems was carried out. The fourth chapter is devoted to the safety of work and health. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44855 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44854 Назва: Дослідження перспектив та можливостей застосування штучного інтелекту для збереження культурної спадщини Автори: Липак, Тарас Андрійович; Lypak, Taras Andriyovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена аналізу перспектив та можливостей застосування штучного інтелекту для збереження культурної спадщини. Розкрито суть понять «культурна спадщина» та «цифрова культурна спадщина». Висвітлено питання довгострокового цифрового збереження спадщини. Проаналізовано стан дослідження питань збереження культурної спадщини за допомогою штучного інтелекту. Досліджено технологічні передумови застосування інноваційних методів в секторі культурної спадщини. Подано аналіз можливостей та викликів застосування ШІ для збереження КС та досліджено актуальні напрями застосування штучного інтелекту в цій сфері. Описано прикладні аспекти застосування окремих методів штучного інтелекту для збереження культурної спадщини. Подано класифікацію алгоритмів машинного навчання, що застосовуються для збереження культурної спадщини, а також досліджено ефективність їх застосування для розпізнавання і порівняння творів мистецтва; для smart-аналізу і класифікації документів; для розробки рекомендаційної системи об'єктів наукової культурної спадщини. Продемонстровано можливості блокчейн-технологій та машинного зору у збереженні культурної спадщини. Thesis is devoted to the analysis of the prospects and possibilities of applying artificial intelligence to preserve cultural heritage.The first chapter of the qualification work reveals the essence of the concepts of "cultural heritage" and "digital cultural heritage". The issues of long-term digital heritage preservation are highlighted. The state of the art of research on cultural heritage preservation using artificial intelligence is analysed. The second chapter of the qualification work explores the technological prerequisites for the application of innovative methods in the cultural heritage sector. The author analyses the opportunities and challenges of using AI to preserve cultural heritage and explores the current areas of application of artificial intelligence in this area. The third chapter of the qualification work describes the applied aspects of the use of certain methods of artificial intelligence for the preservation of cultural heritage. A classification of machine learning algorithms used to preserve cultural heritage is presented, and the effectiveness of their application for recognising and comparing works of art; for smart analysis and classification of documents; for developing a recommendation system for scientific cultural heritage objects is investigated. The possibilities of blockchain technologies and machine vision in the preservation of cultural heritage are demonstrated. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44854 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44853 Назва: Аналіз методів статистичного опрацювання сигналів в медицині Автори: Кузьмич, Олександр Петрович; Kuzmych, Oleksandr Petrovich Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена аналізу методів статистичної обробки та розробці програми для проведення статистичного опрацювання циклічних медичних сигналів. В першому розділі проведено аналіз предметної області та сформульована актуальність теми кваліфікаційної роботи. Було проаналізовано типові циклічні сигнали в медицині. Крім цього розглянуті проблеми їх опрацювання, завади які присутні в медичних сигналах. В другому розділі було проведено огляд математичних моделей сигналів в медицині на прикладі кардіосигналів для задачі проведення статистичного опраювання. Запропонован використовувати дві математичні моделі, а саме стохастичний періодичний випадковий процес (враховує період повторення сигналу) та циклічний випадковий процес дозволяє врахувати як змінний ритм так і постійний (функцію ритму та період). В третьому розділі проведено аналіз методів статистичного опрацювання на базі двох обгрунтованих математичних моделей. Порведені експерименти по статистичному опрацюванню деіяких кардіосигналів. Розроблено програмне забезпечення яке дозволяє проводити статистичне опрацювання кардіосигналів. У Четвертому розділі кваліфікаційної роботи описано основні питання охорони праці і безпеки в надзвичайних ситуаціях. The qualification work is dedicated to the analysis of statistical processing methods and the development of a program for statistical processing of cyclic medical signals. In the first section, an analysis of the subject area was carried out and the relevance of the topic of the qualification work was formulated. Typical cyclic signals in medicine were analyzed. In addition, the problems of their processing, interferences that are present in medical signals are considered. In the second chapter, an overview of mathematical models of signals in medicine was carried out using the example of cardiac signals for the task of statistical framing. It is proposed to use two mathematical models, namely stochastic periodic random process (takes into account the signal repetition period) and cyclic random process allows to take into account both variable rhythm and constant (rhythm function and period). In the third section, an analysis of statistical processing methods is carried out on the basis of two substantiated mathematical models. Experiments on the statistical processing of some cardiac signals have been conducted. Software has been developed that allows statistical processing of cardiac signals. The Fourth Section of the qualification work describes the main issues of labor protection and safety in emergency situations. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44853 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44852 Назва: Дослідження захищених мережевих архітектур та протоколів Інтернету речей у «розумних містах» Автори: Коваль, Максим Олексійович; Koval, Maksym Oleksiiovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена дослідженню захищених мережевих архітектур та протоколів Інтернету речей у «розумних містах» В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто архітектуру системи Інтернету речей. Проаналізовано елементи безпеки в «розумних містах». Обґрунтовано важливість питань захисту та безпеки для протоколів ІоТ. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано виклики безпеки та конфіденційності. Досліджено методології захисту архітектури «розумного міста» В третьому розділі кваліфікаційної роботи запропоновано компоненти безпечної архітектури ІоТ та протоколів в «розумному місті» В четвертому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто забезпечення безпечної роботи з обладнанням. The qualification work is devoted to the study of secure network architectures and protocols of the Internet of Things in "smart cities" The first chapter of the qualification work describes the architecture of the Internet of Things system. The security elements in smart cities are analyzed. The importance of protection and security issues for IoT protocols is substantiated. The second section of the qualification work describes the security and privacy challenges. The methodologies for protecting the architecture of the "smart city" are investigated. The third section of the qualification work proposes components of a secure IoT architecture and protocols in the "smart city" The fourth section of the qualification work considers ensuring safe operation of equipment. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44852 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44851 Назва: Дослідження ефективності використання ручного та автоматизованого тестування з використанням мови програмування Python та Selenium Автори: Іващенко, Євгеній Дмитрович; Ivashchenko, Yevhenii Dmytrovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню ефективності використання ручного та автоматизованого підходів тестування ПЗ. Об’єктом дослідження є процеси ручного та автоматизованого підходів тестування ПЗ. Предметом дослідження є аналіз ефективності використання ручного та автоматизованого тестування. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано сфери застосування та цілі тестування. Розглянуто принципи використання різних підходів тестування. Проаналізовано сучасні засоби автоматизації тестування. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано принципи тестування ПЗ. Досліджено класифікацію видів тестування. Проаналізовано використання різних підходів до нефункціонального тестування. Подано основні метрики для визначення ефективності тестування. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано розробку тест-плану. Проведено налаштування середовища автоматизованого тестування. Розроблено автоматизовані тестові сценарії та проаналізовано ефективність використання ручного та автоматизованого підходів. Thesis is devoted to the development of the effectiveness of using manual and automated software testing approaches. The object of research is the processes of manual and automated software testing approaches. The subject of the research is the analysis of the effectiveness of manual and automated testing. The first chapter of the qualification work describes the scope and purpose of testing. The principles of using different testing approaches are considered. Modern test automation tools are analyzed. The second section of the qualification work describes the principles of software testing. The classification of types of testing is investigated. The use of different approaches to non-functional testing is analyzed. The main metrics for determining the effectiveness of testing are presented. The third chapter of the qualification work describes the development of a test plan. The automated testing environment is configured. Automated test scenarios are developed and the effectiveness of using manual and automated approaches is analyzed. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44851 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44850 Назва: Система керування внутрішнім середовищем розумного будинку на базі мікроконтролерів Автори: Зеленський, Костянтин Костянтинович; Zelenskyi, Kostiantyn Kostiantynovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена розробці Системі керування внутрішнім середовищем розумного будинку на базі мікроконтролерів. У першому розділі кваліфікаційної роботи описані можливості мікроконтролерів, проаналізовано їх переваги та недоліки. У другому розділі кваліфікаційної роботи розроблено сайт для моніторингу «Розумного будинку». У третьому розділі кваліфікаційної роботи описано систему «Розумного будинку», наведено приклади підключення різних датчиків. Розглянуто значення «Розумних будинків». The qualification paper is dedicated to the development of an Internal Environment Management System for a smart home based on microcontrollers. In the first section of the qualification paper, the capabilities of microcontrollers are described, and their advantages and disadvantages are analyzed. In the second section of the qualification paper, a website for monitoring the "Smart Home" has been developed. In the third section of the qualification paper, the "Smart Home" system is described, examples of connecting various sensors are provided, and the significance of "Smart Homes" is discussed. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44850 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44849 Назва: Методи та засоби формування екосистем даних ”розумних міст” Автори: Закопець, Андрій Ігорович; Zakopets, Andrii Ihorovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота освітнього рівня «Магістр» присвячена дослідженню методів та засобів формування екосистем даних «розумних міст». В першому розділі кваліфікаційної роботи висвітлено актуальність формування екосистем даних «розумних міст». Подано визначення екосистеми «розумного міста» та описано її можливості. Описано можливості екосистеми «розумного міста». Розглянуто багаторівневий підхід до розвитку спроможностей екосистем даних «розумних міст». В другому розділі кваліфікаційної роботи досліджено «розумні» екосистем даних у локальних і регіональних умовах. Здійснено вибір міст для дослідження екосистем даних «розумних міст». Проаналізовані екосистеми даних «розумних міст». Описано організацію можливостей екосистеми «розумного міста». Висвітлено агрегацію можливостей екосистеми «розумного міста». Описано розвиток можливостей на рівні екосистеми «розумного міста». В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано неоднорідність обміну даними B2G. Проаналізовано переваги технологічного фокусу екосистем даних «розумних міст». Досліджено централізовані та децентралізовані інфраструктури даних «розумних міст». Подано аналіз результатів дослідження екосистем даних «розумних міст». The qualification work of the educational level "Master" is devoted to the research of methods and means of formation of data ecosystems of "smart cities". In the first section of the qualification work, the relevance of the formation of data ecosystems of "smart cities" is highlighted. The definition of the "smart city" ecosystem is given and its possibilities are described. The capabilities of the "smart city" ecosystem are described. A multi-level approach to the development of capabilities of data ecosystems of "smart cities" is considered. In the second section of the qualification work, "smart" data ecosystems in local and regional conditions were investigated. A selection of cities was made for the study of smart city data ecosystems. Analyzed data ecosystems of "smart cities". The organization of possibilities of the "smart city" ecosystem is described. The aggregation of opportunities of the "smart city" ecosystem is highlighted. The development of opportunities at the level of the "smart city" ecosystem is described. The third section of the qualification work describes the heterogeneity of B2G data exchange. The advantages of the technological focus of data ecosystems of "smart cities" are analyzed. Centralized and decentralized data infrastructures of "smart cities" were studied. An analysis of the results of research into the data ecosystems of "smart cities" is provided. Thu, 30 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44849 2024-05-30T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44848 Назва: Методи та засоби інформаційно-технологічного супроводу процесів теплопостачання ”розумних міст” Автори: Дерев’янко, Володимир Сергійович; Derevianko, Volodymyr Sergiyovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присв’ячена аналізу інформаційно-технологічного супроводу систем теплопостачання «розумних міст» В першому розділі кваліфікаційної роботи описані стан та перспективи дослідження систем теплопостачання «розумних міст». Висвітлено компоненти систем теплопостачання «розумних соціополісів». Розглянуто характеристики систем теплопостачання «розумних соціополісів». Проаналізовано дослідження в галузі «розумних» систем теплопостачання. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано мережевий аналіз «розумних» систем теплопостачання. Досліджено «розумні» енергетичні системи та соціальні центричні «розумні» мережі. Подано інформаційні мережі «розумних громад», «розумних міст» та «розумних соціополісів». В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано взаємозв’язок енергетичних моделей в системах теплопостачання. Проаналізовано топологічний опис та показники енергетичних спільнот. Описано взаємодію та функціонування теплових енергетичних спільнот. Об’єкт дослідження: інформаційно-технологічний супровід процесів теплопостачання «розумних міст». Предмет дослідження: методи та засоби інформаційно-технологічного супроводу та оптимізації процесів теплопостачання «розумних міст» з урахуванням принципів енергоефективності та екологічності. Thesis is devoted to the development of an information technology support of heat supply systems of "smart cities" The first section of the qualification work describes the state and prospects of research into heat supply systems of "smart cities". The components of heat supply systems of "smart social cities" are highlighted. The characteristics of heat supply systems of "smart social cities" are considered. Research in the field of "smart" heat supply systems is analyzed. The second section of the qualification work describes the network analysis of "smart" heat supply systems. "Smart" energy systems and social centric "smart" networks have been studied. Information networks of "smart communities", "smart cities" and "smart social cities " are presented. In the third section of the qualification work, the interrelationship of energy models in heat supply systems is described. The topological description and indicators of energy communities were analyzed. Interaction and functioning of thermal energy communities was carried out. The object of the study: information and technological support of the heat supply processes of "smart cities". Research subject: methods and means of information technology support and optimization of heat supply processes of "smart cities" taking into account the principles of energy efficiency and environmental friendliness. Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44848 2024-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44847 Назва: Використання штучного інтелекту для виявлення дезінформації в новинах соціальної мережі Facebook Автори: Дацик, Станіслав Васильович; Datsyk, Stanislav Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці інструменту штучного інтелекту для виявлення дезінформації в новинах соціальної мережі Facebook. В першому розділі роботи описано роль штучного інтелекту у виявленні дезінформації, висвітлено використання алгоритмів для аналізу лінгвістичних шаблонів, розглянуто потребу в комбінованій стратегії людини та штучного інтелекту, та проаналізовано ефективність інструментів як Grover у виявленні фейкових новин. В другому розділі досліджено методи та інструменти штучного інтелекту для виявлення дезінформації, подано огляд інструментів для аналізу текстових даних. В третьому розділі описано архітектуру розробленої AI-системи для виявлення дезінформації в новинах соціальної мережі Facebook, проаналізовано методи машинного навчання, та проведено експерименту роботу розробленої системи штучного інтелекту. У четвертому розділі детально розглянуті аспекти охорони праці, включаючи ергономічні вимоги до робочого місця, оформлення робочого кабінету, та необхідні умови для роботи за персональним комп’ютером. Також розглянуто способи забезпечення стійкості роботи об’єктів приладобудування у воєнний час. Thesis is devoted to the development of an artificial intelligence tool for detecting misinformation in Facebook news. The first section of the paper describes the role of AI in detecting misinformation, highlights the use of algorithms to analyze linguistic patterns, considers the need for a combined human and AI strategy, and analyzes the effectiveness of tools like Grover in detecting fake news. The second section explores the methodology and tools of AI for detecting misinformation, providing an overview of tools for analyzing text data and identifying fake images. The third section describes the architecture of the developed AI system, analyzes machine learning methods, and conducts a computational experiment. Object of study: the use of AI for news analysis, subject of study: the effectiveness of AI in detecting misinformation. The fourth section discusses in detail the aspects of occupational health and safety, including ergonomic requirements for the workplace, office design, and the necessary conditions for working at a PC. It also discusses ways to ensure the sustainability of instrumentation facilities in wartime. Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44847 2024-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44846 Назва: Дослідження процесів наукометричного пошуку засобами CiteSpace Автори: Гончар, Натан Васильович; Gonchar, Natan Vasyliovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню процесів наукометричного пошуку засобами CiteSpace. В першому розділі кваліфікаційної роботи описані можливості наукометричних баз Google Scholar, Scopus та Web of Science. В другому розділі кваліфікаційної роботи висвітлено функціональні можливості комп’ютерної програми Cite Space. Представлено аналіз налаштування параметрів пошуку Look Back Years, Link Retaining Factor, Maximum Links Per Node та e value. Розглянуто використання програми Cite Space на прикладі демонстраційного проєкту. Програма Cite Space дає змогу проводити кластерний аналіз, досліджувати спалахи цитувань та шкалу часу публікацій, оскільки враховує аналітичні властивості при пошуку та аналізі наукових джерел. У третьому розділі кваліфікаційної роботи проведено аналітичний аналіз математичних моделей біосенсорів при проєктуванні кіберфізичних систем в медицині та біології. Побудовано кластери по ключових словах в назвах публікацій, а для аналізу кластерів використано мітки: LSI– латентно-семантичне індексування; LLR– коефіцієнт логарифмічної ймовірності та MI – взаємну інформацію. Детально проаналізовано результат аналітичного аналізу 11 кластерів по ключових словах та заголовках статтей. Досліджено рейтинги установ за ступенем, сплесками цитувань та найцитованішими авторами. Thesis is devoted to researching the processes of scientometric search using CiteSpace. The first section of the qualification work describes the capabilities of the scientometric databases Google Scholar, Scopus and Web of Science. The second section of the qualification paper covers the functionality of the Cite Space computer program. An analysis of the settings of the search parameters Look Back Years, Link Retaining Factor, Maximum Links Per Node and e value is presented. The use of the Cite Space program is considered on the example of a demonstration project. Cite Space allows you to perform cluster analysis, explore citation outbreaks, and publication timelines, as it takes analytical properties into account when searching and analyzing scholarly sources. In the third section of the qualification work, an analytical analysis of mathematical models of biosensors in the design of cyber-physical systems in medicine and biology was carried out. Clusters were built based on keywords in the titles of publications, and the following labels were used to analyze the clusters: LSI – latent semantic indexing; LLR is the log-likelihood ratio and MI is the mutual information. The results of the analytical analysis of 11 clusters by keywords and article titles were analyzed in detail. Rankings of institutions by degree, bursts of citations, and most cited authors were studied. Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44846 2024-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44845 Назва: Дослідження та розробка застосунку для автоматизації бізнес процесів з розширеними інтеграційними можливостями Автори: Тененський, Максим Васильович; Tenenskyi, Maksym Vasylovych; Галюк, Микола Васильович; Haliuk, Mykola Vasylovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню сучасних застосунків для автоматизації бізнес процесів та розробці власного MVP рішення із розширеними інтеграційними можливостями на базі фреймворку UAF. В першому розділі кваліфікаційної роботи описано поняття бізнес процес, подано докладну класифікацію бізнес процесів, розглянуто методи покращення бізнес процесів, визначено переваги та аргументовано необхідність їх впровадження. В другому розділі кваліфікаційної роботи досліджено сучасні рішення для управління та автоматизації бізнес процесів, наведено статистику їх використання, проведено порівняльний аналіз найбільш популярних засобів для автоматизації бізнес процесів, описано їх переваги та недоліки, а також досліджено типові архітектурні підходи та вимоги до їх розробки. В третьому розділі кваліфікаційної роботи аргументовано та докладно описано процес розробки серверної частини та користувацького інтерфейсу власного рішення з розширеними інтеграційними можливостями, подано опис використаних програмних засобів та наведено дані про структуру розробленого рішення. Об’єктом дослідження є оптимізація різногалузевих задач шляхом використання застосунків для автоматизації бізнес процесів. Предметом дослідження є сучасні застосунки для автоматизації бізнес процесів із розширеними інтеграційними можливостями. The qualification work is devoted to the study of modern applications for business process automation and the development of an MVP solution with advanced integration capabilities based on the UAF framework. The first section of the qualification work describes the concept of business process, provides a detailed classification of business processes, considers methods of improving business processes, identifies the benefits and argues the need for their implementation. The second section of the qualification work examines modern solutions for managing and automating business processes, provides statistics on their use, conducts a comparative analysis of the most popular tools for automating business processes, describes their advantages and disadvantages, and also explores typical architectural approaches and requirements for their development. In the third chapter of the qualification work, the process of developing the server part and user interface of the own solution with advanced integration capabilities is argued and described in detail, a description of the software used is given, and data on the structure of the developed solution is provided. The object of the study is the optimization of diverse tasks by using applications for business process automation. The subject of the study is modern applications for business process automation with advanced integration capabilities. Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44845 2024-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44844 Назва: Методи сегментації зображень в задачах розпізнавання обличь Автори: Гайдук, Владислав Іванович; Haiduk, Vladyslav Ivanovich Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена огляду та розробці методу (алгоритму) опрацювання (сегментації) зображень для задач розпізнавання обличь. В першому розділі проведено аналіз предметної області та сформульована актуальність теми кваліфікаційної роботи. Було проаналізовано методи сегментації які використовуються під час розв’язку задач розпізнавання обличь. Крім цього розглянуті самі методи розпізнавання обличь. Описано типові труднощі під час сегментації зображень. В другому розділі було проведено огляд методів попередньої обробки зображень описані методи фільтрації. Запропоновані методи попереднього опрацювання зображень для задачі сегментації обличь. Наведені результати застосування запропонованих методів. В третьому розділі проведено аналіз методів основного опрацювання зображень для реалізації алгоритму сегментації обличь. Запропоновано кроки алгоритму сегментації зображень для задачі розпізнавання обличь. Розроблено програму для реалізації запропонованого алгоритму. У Четвертому розділі кваліфікаційної роботи описано основні питання охорони праці і безпеки в надзвичайних ситуаціях. The qualification work is devoted to the review and development of a method (algorithm) of image processing (segmentation) for face recognition tasks. In the first chapter, an analysis of the subject area was carried out and the relevance of the topic of the qualification work was formulated. The segmentation methods used when solving face recognition problems were analyzed. In addition, the face recognition methods themselves. Typical difficulties during image segmentation are described. In the second section, an overview of pre-processing methods was carried out, the described filtering methods were depicted. Proposed image preprocessing methods for face segmentation. The results of the application of the proposed methods are given. In the third section, an analysis of the basic image processing methods for the implementation of the face segmentation algorithm is carried out. The steps of the image segmentation algorithm for the face recognition task are proposed. A program has been developed to implement the proposed algorithm. The Fourth Section of the qualification work describes the main issues of labor protection and safety in emergency situations. Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44844 2024-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44843 Назва: Веб-система комплексного управління робочими завданнями, нотатками та проєктами Автори: Вербіцький, Іван Володимирович; Verbitskyi, Ivan Volodymyrovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці веб-застосунку для ведення нотаток, управління робочими завданнями та проєктами. Досліджено та проведено аналіз стосовно актуальності створення веб-платформи подібного формату в конкурентному середовищі. В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто ключові методи цифрового конспектування. Описані варіанти оптимізації та покращення методик управління проектами в академічному, професійному та дослідницькому середовищах. В другому розділі кваліфікаційної роботи магістра проведено аналіз технологій розробки веб-системи. Поставлено задачі на створення клієнт-серверного веб-застосунку. Подано різні стеки розробки, здійснено порівняння переваг та недоліків. Описано обрані технології для створення веб-системи. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано етапи розробки веб-застосунку для ведення нотаток, комплексного управління проєктами та завданнями. Сформульовано архітектуру створеного веб-застосунку та ключові сутності бази даних. У кваліфікаційна роботі магістра в загальному зібрано комплексний аналіз, проектування та розробку веб-застосунку комплексного управління нотатками, проєктами та робочими завданнями. The qualification work is devoted to the development of a web application for note-taking, work task and project management. The relevance of creating a web-based platform of this format in a competitive environment has been researched and analyzed. The first chapter of the qualification work discusses the key methods of digital note-taking. Options for optimizing and improving project management techniques in academic, professional, and research environments are described. The second chapter of the master's thesis analyzes the technologies of web system development. The tasks of creating a client-server web application are set. Different development stacks are presented, and their advantages and disadvantages are compared. The selected technologies for creating a web system are described. The third chapter of the qualification work describes the stages of developing a web application for note-taking, integrated project and task management. The architecture of the created web application and the key entities of the database are formulated. The master's thesis contains a comprehensive analysis, design, and development of a web application for integrated note-taking, project, and task management. Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44843 2024-05-29T00:00:00Z http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44840 Назва: Автоматизована система управління брагоректифікаційної установки Автори: Вівчар, Олег Володимирович; Vivchar, Oleg Volodymyrovych Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці автоматизованої системи управління брагоректифікайної установки. У першому розділі проведено аналіз брагоректифікаційної установки та існуючих систем управління. Охарактеризовано різновиди установок, автоматизованих систем управління та проаналізовано стан брагоректифікаційної установки, що обґрунтовує необхідність її автоматизації. Розглянуто причини автоматизації та очікувані ефекти від впровадження, такі як підвищення продуктивності, зниження втрат і покращення якості продукції. Другий розділ присвячений дослідженню технологій для управління та автоматизації брагоректифікаційної установки. Проведено аналіз і вибір оптимального програмованого логічного контролера (ПЛК), серед яких обрано Schneider Electric M262 через його технічні характеристики, можливості інтеграції та підтримку протоколу OPC UA. Також досліджено промислові протоколи передачі даних та класифіковано різні типи регуляторів, такі як ПІД, P, PI, PD, адаптивні, неінтерактивні та прогнозуючі регулятори. У третьому розділі розроблено проект автоматизації брагоректифікаційної установки. Визначено вимоги до системи автоматизації, розроблено автоматизовану систему управління та SCADA-систему. Використано програмне забезпечення Machine Expert для налаштування контролера Schneider Electric M262, інтегровано бібліотеки SE_Toolbox і oscatbasic. Особливу увагу приділено налаштуванню з’єднання через OPC UA для забезпечення надійної передачі даних між контролером та SCADA-системою. У висновку роботи підведено підсумки досліджень і практичної реалізації автоматизованої системи керування. Впроваджена система забезпечує високу продуктивність, знижує витрати та підвищує якість продукції, а також гарантує безпеку експлуатації брагоректифікаційної установки. Отримані результати підтверджують ефективність обраних технологій і підходів, що дозволяє рекомендувати їх для використання в аналогічних проектах автоматизації. The qualification work is devoted to the development of an automated control system for a brewery. The first chapter analyzes the brewery and existing control systems. The types of plants, automated control systems are characterized and the state of the brewery is analyzed, which justifies the need for its automation. The reasons for automation and the expected effects of implementation, such as increased productivity, reduced losses and improved product quality, are considered. The second section is devoted to the study of technologies for control and automation of the brewery. The analysis and selection of the optimal programmable logic controller (PLC) was carried out, among which Schneider Electric M262 was chosen due to its technical characteristics, integration capabilities, and support for the OPC UA protocol. Industrial data communication protocols are also investigated and different types of controllers are classified, such as PID, P, PI, PD, adaptive, non-interactive, and predictive controllers. In the third section, a project for the automation of the brago rectification unit is developed. The requirements for the automation system were determined, an automated control system and a SCADA system were developed. The Machine Expert software was used to configure the Schneider Electric M262 controller, and the SE_Toolbox and oscatbasic libraries were integrated. Particular attention is paid to setting up the connection via OPC UA to ensure reliable data transmission between the controller and the SCADA system. The paper concludes with a summary of the research and practical implementation of the automated control system. The implemented system ensures high productivity, reduces costs and improves product quality, and guarantees the safety of the brewery operation. The obtained results confirm the effectiveness of the selected technologies and approaches, which allows us to recommend them for use in similar automation projects. Wed, 29 May 2024 00:00:00 GMT http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44840 2024-05-29T00:00:00Z