Кафедра комп’ютерної інженерії ТІ СНУ ім. В.Даляidea.turion.info/asset/proceedings/IT_IDEA_2017... · 2017. 12. 20. · лабораторіях

ІТ-Ідея 2017

ОБКЛАДИНКА

ІТ-Ідея 2017

Міністерство освіти і науки України

Східноукраїнський національний університет ім. В. Даля

ЗБІРНИК НАУКОВО-ПРАКТИЧНИХ ПРАЦЬ

ІІІ МОЛОДІЖНОГО ФОРУМУ

«ІТ-ІДЕЯ 2017»

Сєвєродонецьк

2017

ІТ-Ідея 2017

Рекомендовано до друку методичною радою факультету інформаційних технологій та

електроніки Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля

Редакційна рада: Рязанцев О.І. – проректор з науково-педагогічної роботи та

міжнародної діяльності, д.т.н., проф.; Скарга-Бандурова І.С. – завідувач кафедри

комп’ютерної інженерії, д.т.н., доц.; Митрохін С.О. – декан факультету інформаційних

технологій та електроніки, к.т.н., доц.

Адреса редакційної колегії:

93406, Сєвєродонецьк, вул. Донецька, 43

Східноукраїнський національний університет ім. Володимира Даля

ІТ-Ідея – 2017: збірник науково-практичних праць. – Сєвєродонецьк : Вид-во Східноукр.

Ун-ту ім. В. Даля, 2017. – 72 с.

У збірнику висвітлені результати практичних розробок та наукових досліджень у галузі

інформаційних технологій, що охоплюють широке коло питань сучасної промисловості,

екології, медицини, біології, економіки, педагогіки. Дослідження виконані в наукових

лабораторіях та на кафедрах університету, в Луганському обласному відділенні малої

академії наук України, організаціях та університетах-партнерах.

© Видавництво Східноукраїнського національного

університету ім. В. Даля, 2017.

ІТ-Ідея 2017

1

ЗМІСТ

РОЗРОБКИ ДЛЯ ПРОМИСЛОВОСТІ, ЕКОНОМІКИ , АГРО-ПРОМИСЛОВОГО

КОМПЛЕКСУ ......................................................................................................................... 3

Грушка М.О. Використання алгоритмів спрощення полігональних ланцюгів для

візуалізації великих наборів значень технологічних параметрів ........................................ 4

Деркач М.В., Хишев В.О. Оцінка ефективності фільтрації Калмана для розрахунку

прогнозованої швидкості транспортного засобу ................................................................... 6

Руденко М.С., Мірошніченко І.І., Сандулов В.Ю. HypEco ............................................. 9

ІТ В БІОЛОГІЇ ТА МЕДИЦИНІ ......................................................................................... 11

Алдакімов А.Г. Аналіз фонокардіограми за допомогою кластеризації............................. 12

Гусаченко О.М., Чернобровкіна В.О., Старцева Ю.С. Система контролю та аналізу

даних добової активності людини .......................................................................................... 14

Лорія М.Г., Жидков А.Б., Тарасов В.Р., Колесник О.А. Система орієнтування для

осіб з вадами зору всередині будівель та споруд .................................................................. 16

Мiнайленко А.О. Інформаційна система управління персональними записами пацієнтів

з хронічними захворюваннями ................................................................................................ 19

ОБРОБКА ПРИРОДНОЇ МОВИ, АНАЛІЗ ТЕКСТУ, ОБЧИСЛЮВАЛЬНА

ЛІНГВІСТИКА ....................................................................................................................... 21

Баєв І. М. Методи та інформаційна технологія проектування автоматизованих систем

обробки інформації з соціальних мереж ................................................................................ 22

Давіденко М.О. Аналіз потоку текстової інформації на основі алгоритму

кластеризації ............................................................................................................................. 25

БД, БЕЗПЕЧНІ СЕРВІСИ І ТЕХНОЛОГІЇ ....................................................................... 30

Акбаров О.В. Моделі та інформаційна технологія вибору засобів забезпечення

безпечності web-сервісів .......................................................................................................... 31

Ардель О.В. Методи та інформаційні технології проектування інтелектуальних

охоронних систем ..................................................................................................................... 32

Давиденко О.В. Аналіз програмних засобів та розробка методики кодування інформації

в криптографічних інформаційних системах......................................................................... 36

Добрецова А.О., Крючков В.С. Захищений програмний засіб автоматичної обробки

інформації «SSIP tool» ............................................................................................................. 37

Кіяшко О.М. Методи обробки та аналізу даних для прогнозування лісових пожеж....... 40

Крючков В.С., Добрецова А.О. Програмний засіб для обміну інформацією

«InfoNet» .................................................................................................................................... 42

ІТ-Ідея 2017

2

Неудакіна Л.В. Методи підвищення ефективності роботи баз даних в реальному часі .. 46

Севост’янов О.Р. Технологічні підходи до розробки платформи «Ком’юніті для

інновацій» .................................................................................................................................. 48

Швачка О.О. Модуль розрахунку вартості доставки замовлення WooCommerce для

інтернет-магазину на WordPress ............................................................................................. 50

ІТ ДЛЯ НАВЧАННЯ ТА РОБОТИ ..................................................................................... 52

Бородін В.А., Бакітько Д.Е. Сайт для профорієнтації та тестування потенційних

абітурієнтів ................................................................................................................................ 53

Височіна Н.О. Програмні засоби моніторингу якості освіти .............................................. 54

Коваленко Д.А., Нестеров М.В. Моделі підготовки та обробки даних в системі

управління навчальним навантаженням ВНЗ ........................................................................ 56

Шаповалов О.О., Бiлов В.В., Костиря Р.Г. Навчальний 3D додаток сонячної

системи ...................................................................................................................................... 60

ІГРОВІ ТЕХНОЛОГІЇ, СЕРВІС, ДОЗВІЛЛЯ ................................................................... 62

Хишев В.О., Коверга М.О., Фурса П.С. Смартакваріум «AquaRa» ................................. 63

Хоткін І.О., Покришка С.О., Федченко А.С., Михайлова А.О. Smart Menu ................ 65

Рудий І.В., Федоряченко О.І. Каталог музеїв України ...................................................... 66

Тітов Ю.М., Рябоконь Д.А., Усик Р.Ю. Ігровий проект Are You Alone? ........................ 67

ПЕРЕЛІК ПРОЕКТІВ, ПРЕДСТАВЛЕНИХ НА ФОРУМІ ІТ-ІДЕЯ 2017 .................. 68

ІТ-Ідея 2017

3

РОЗРОБКИ ДЛЯ ПРОМИСЛОВОСТІ,

ЕКОНОМІКИ, АГРО-ПРОМИСЛОВОГО

КОМПЛЕКСУ

ІТ-Ідея 2017

4

ВИКОРИСТАННЯ АЛГОРИТМІВ

СПРОЩЕННЯ ПОЛІГОНАЛЬНИХ ЛАНЦЮГІВ

ДЛЯ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ВЕЛИКИХ НАБОРІВ

ЗНАЧЕНЬ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ

Грушка М.О.

СНУ ім. В. Даля, м. Сєвєродонецьк

Вступ. Графічне відображення - це простий та дієвий спосіб візуалізації даних, що

дозволяє полегшити сприйняття даних та надає достатньо інформації для аналізу і

прийняття рішень. Візуалізація повного набору даних може створити повний безлад на

екрані, і ми побачимо тільки одну велику пляму, що складається з точок, що

представляють кожен рядок даних. Ця проблема пов'язана з тим, що більшість об'єктів в

наборі даних, занадто пов'язані один з одним, і на екрані спостерігач не може розділити

їх у вигляді окремих об'єктів. Так, іноді, аналізуючи складно отримати навіть трохи

корисної інформації від всього набору візуалізованих даних без будь-якої додаткової

обробки інформації.

Однією із основних проблем візуалізації великих наборів даних є обмеження сприйняття

занадто великих зображень. Існує певний рівень сприйняття людини для різних

візуалізацій даних. Незважаючи на те, що цей рівень для візуалізації графічних даних

набагато вищий, порівняно з візуалізацією табличних даних, він має свої обмеження. І

після досягнення цього рівня сприйняття, людина просто втрачає здатність отримувати

будь-яку корисну інформацію з перевантаженого перегляду даних.

Всі способи візуалізації обмежуються роздільною здатністю пристрою, що відповідає за

вивід візуалізації, тому існує межа кількості точок, які повинні відображатися для кожної

візуалізації. Звичайно, ми можемо замінити візуалізаційний пристрій більш сучасним або

групою пристроїв для часткової візуалізації даних, що дозволяє нам представити більш

детальне зображення з більшою кількістю точок даних, але навіть якщо ми зможемо

повторити цей процес нескінченну кількість разів, ми зустрінемося з обмеженням

людського сприйняття. Зі збільшенням об'ємів даних, що відображаються відразу,

людина буде стикатися з труднощами в розумінні даних та їх аналізу. Тому можна

стверджувати, що методи візуалізації даних обмежені не тільки співвідношенням сторін

та роздільною здатністю пристрою, але й обмеженнями фізичного сприйняття.

Для вирішення проблеми сприйняття великих зображень вихідні дані піддають

передобробці задля виділення меншої за обсягом підмножини даних, що якісно

відображає поведінку вихідного набору великих даних. Задача відображення великих

обсягів даних на точкових та лінійних діаграмах може бути розглянута як окремий

випадок задачі спрощення полігональних ланцюгів.

Метою роботи є розробка компоненти відображення великих наборів значень

технологічних параметрів.

Стислий опис ідеї

Для досягнення цієї мети в роботі сформульовані й вирішені наступні завдання:

– сформульовані основні проблеми візуалізації великих наборів даних технологічних

параметрів;

ІТ-Ідея 2017

5

– здійснено аналіз існуючих алгоритмів спрощення полігональних ланцюгів та вибір

оптимального алгоритму для спрощення великих наборів даних технологічних

параметрів;

– визначено набір інструментів, що використовується в розробці;

– розроблено графічну програмну компоненту, що дозволяє відображати на графіку

великі набори даних технологічних параметрів.

Застосування методів спрощення полігональних ланцюгів є важливою проблемою в

контексті візуалізації великих обсягів даних. Суть алгоритмів спрощення полягає у

зменшенні кількості точок шляхом видалення тривіальних точок, але без порушення

істотної форми вихідної лінії.

Для аналізу були обрані наступні алгоритми:

– алгоритм Дугласа-Рамера-Пекера;

– алгоритм виключення точок за висотою трикутника;

– алгоритм радіального виключення точок;

– алгоритм Ланга;

– алгоритм Опхейма;

– алгоритм Реумана-Віткама.

Спрощення полігонального ланцюга змінює його форму. Чим вище ступінь спрощення,

тим більше спрощений ланцюг відрізняється від оригінального. Для оцінки застосовності

алгоритмів спрощення необхідно розрахувати позиційні помилки. Спосіб вимірювання

похибки спрощення полягає в знаходженні відстаней між вихідними точками, що були

спрощені, та спрощеним ланцюгом. Для оцінки якості спрощення були обрані наступні

критерії:

– максимальне відхилення;

– середнє відхилення;

– середньоквадратичне відхилення;

– сума відхилень.

Технології, що використовуються для реалізації проекту

Для розробки компоненти відображення використані фреймворк Qt та мова

програмування С++.

Висновки

Для вирішення поставлених завдань було проведено порівняльний аналіз алгоритмів

спрощення полігональних ланцюгів. При порівнянні основний акцент робився на

точність спрощення. Алгоритм Дугласа-Рамера-Пекера виявився найбільш

оптимальним, оскільки має найменші показники похибок при досить великій силі

спрощення. Результати дослідження дозволили розробити компоненту візуалізації

великих наборів даних технологічних параметрів.

Summary

A diversity of automatic algorithms have been derived, based on a distance between two points,

a perpendicular distance of a point to a line, an angular change between points and others. This

study compares the performance of line simplification algorithms in terms of positional

accuracy. Positional accuracy of the simplified line was measured by a displacement measure.

The case study illustrated that the Douglas-Ramer-Peucker algorithm produced the most

accurate line simplification.

ІТ-Ідея 2017

6

ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ ФІЛЬТРАЦІЇ

КАЛМАНА ДЛЯ РОЗРАХУНКУ

ПРОГНОЗОВАНОЇ ШВИДКОСТІ

ТРАНСПОРТНОГО ЗАСОБУ

Деркач М.В., Хишев В.О.

Науковий керівник – Скарга-Бандурова І.С.


Вступ. Через вплив великої кількості зовнішніх і внутрішніх факторів будь-який

вимірювальний прилад має похибки, що, в свою чергу, обумовлює наявність шуму при

отриманні та обробці інформації. Чим сильніше зашумлені дані, тим складніше їх

обробляти. В зв’язку з чим, актуальною задачею є пошук найкращого варіанту зниження

похибки, і одним з варіантів є використання підходу із застосуванням фільтра Калмана.

Фільтрація Калмана використовується в багатьох областях науки і техніки, зокрема в

системах моніторингу транспорту. Завдяки своїй простоті й ефективності її можна

зустріти в приймачах GPS моніторингу, обробниках показників датчиків рівня палива в

GPS трекерах самих різних систем GPS моніторингу, при реалізації систем управління і

т.д.

Мета – оцінити ефективність використання фільтру Калмана в системах моніторингу

міського транспорту, завдяки аналізу отриманих даних на прикладі розрахунку

прогнозованої швидкості транспортного засобу та швидкості, одержаної шляхом

застосування безпосередньо цього фільтру.

Метод. Фільтр Калмана - рекурсивний фільтр, що оцінює вектор стану динамічної

системи, використовуючи ряд неповних і зашумлених вимірювань. Фільтр Калмана

використовує динамічну модель системи (наприклад, фізичний закон руху), відомі дії,

що управляють і безліч послідовних вимірювань для формування оптимальної оцінки

стану. Алгоритм складається з двох повторюваних фаз: передбачення і коригування. На

першому розраховується прогноз стану в наступний момент часу (з урахуванням

неточності їх вимірювання). На другому, нова інформація з датчика коригує передбачене

значення (також з урахуванням неточності та зашумленості цієї інформації).

На етапі передбачення відбувається:

1. Передбачення стану системи:

11

kkk uBхFх , (1)

де kх - прогноз стану системи в поточний момент часу;

F - матриця переходу між станами (динамічна модель системи); 1kх - передбачення стану системи в попередній момент часу;

B - матриця застосування керуючого впливу;

1ku - керуючий вплив в попередній момент часу.

ІТ-Ідея 2017

7

2. Передбачення помилки коваріації:

QFPFP Tkk

1 , (2)

де kP - прогноз помилки;

1kP - помилка в попередній момент часу;

Q - коваріація шуму процесу.

На етапі коригування відбувається:

1. Обчислення посилення Калмана:

'RHPH

HPK

Tk

Tk

k

, (3)

де Kk - посилення Калмана;

H - матриця вимірювань, що відображає ставлення вимірювань і станів; 'R - коваріація шуму вимірювання.

2. Оновлення оцінки з урахуванням виміру zk:

)( kkkkkхHzKхх , (4)

де zk - вимір в поточний момент часу.

3. Оновлення помилки коваріації:

kkk

PHKIP )( , (5)

де I - матриця ідентичності.

Якщо стан системи описується однієї змінної, то І = 1, а матриці вироджуються в

звичайні рівняння.

Експеримент і результати. Для перевірки ефективності фільтра Калмана, був

проведений наступний експеримент.

В якості транспортного засобу розглядаються тролейбуси міста Сєвєродонецьк, так як

весь тролейбусний парк облаштовано GPS-датчиками, що є частиною

багатофункціональної системи Wialon, яка застосовується для моніторингу рухомих і

стаціонарних об'єктів на базі супутникових навігаційних систем ГЛОНАСС і GPS,

стільникового зв'язку GSM (GPRS / SMS), супутникової зв'язку Inmarsat, Iridium, Thuraya

і Globalstar. Було організовано безперервний автоматичний збір навігаційної інформації

о місцезнаходженні транспортного засобу, завдяки системи Wialon.

Створена база даних, що зберігає часові та просторові координати тролейбусів. Для

експерименту вимірювалась фактична швидкість руху (можлива швидкість від 0 до 25

км/год) та реальне місцезнаходження тролейбуса. Показники датчиків зчитувалися

ІТ-Ідея 2017

8

кожні 15 секунд протягом пересування транспортного засобу протягом 60 хвилин. За цей

час тролейбус пройшов від початку до кінця маршруту, тобто є час початку та кінця руху

транспортного засобу.

Дані, отримані в режимі онлайн, для подальшого аналізу заносяться в базу даних.

Наступні етапи експерименту:

1) Отримання вихідних даних.

За інтервал часу, відповідний часу пересування всього маршруту, з бази даних були

вилучені дані про фактичну швидкість руху. На кожному часовому інтервалі була

розрахована прогнозна швидкість руху транспортного засобу, в якості якої було взято

середню швидкість пересування транспорту на відстані, яку вже було подолано протягом

маршруту.

2) Обробка даних.

Отримані результати були перераховані за допомогою фільтру Калмана (ф. (1)–(5)).

Також було обчислено оцінку відмінності прогнозної швидкості від швидкості,

отриманої за допомогою фільтра Калмана.

3) Оцінка результатів.

З проведеного експерименту можна виділити наступне - реакція фільтра на стрибок

вимірюваної величини виявилася незначною. Найбільш істотно фільтр Калмана впливає

на показник швидкості на початку експерименту, тобто під час розгону транспортного

засобу, але в подальшому при розрахунку прогнозної швидкості руху транспортного

засобу – зміни є несуттєвими і наприкінці руху відмінність складає 0,17%.

Висновки

Застосування фільтру Калмана є доцільним у наступних випадках, або як метод для

повторної обробки інформації, щоб уникнути додаткових перешкод при зніманні даних з

датчика; або в якості методу адаптивного регулювання інтенсивністю шуму в реальному

часі. К перевагам також можна віднести те, що стабільність фільтра можна відстежувати

в режимі онлайн, і те, що надійність і ступінь використання інформації спостережень

адаптивно коригуються, завдяки чому продуктивність фільтра може бути поліпшена.

У подальшому планується провести дослідження в наступних напрямах:

1) Оцінити залежність похибки прогнозованого часу прибуття транспортного засобу за

рахунок використання фільтру Калмана не тільки для отримання прогнозної швидкості, а

ще для застосування цього ж фільтру для оцінки похибки при розрахунках відстані, яку

залишилось проїхати транспортному засобу до пункту зупинки.

2) Визначити залежність похибки прогнозованої швидкості з використанням фільтру

Калмана для показників швидкості, які значно перевищують показники експерименту

цієї роботи.

Summary

In this paper, the Kalman filter model is presented, and the methodology for calculating the

predicted values is described directly. The input data for the experiment are described. The

ratio of the obtained results to real data is calculated.

ІТ-Ідея 2017

9

HypEco

Руденко М.С., Мірошніченко І.І., Сандулов В.Ю.

Науковий керівник – Критська Я.О.


Вступ. В наш час дуже гостро постає питання контролю екологічної ситуації щодо стану

атмосферного повітря в Україні та у світі в цілому. Найбільший вплив на повітряне

довкілля нашої країни вже торік справляли такі види економічної діяльності, як

переробна (31,7% до загального підсумку обсяги викидів забруднюючих речовин) та

добувна промисловість (15,1%), діяльність з постачання електроенергії, газу, пари та

кондиційованого повітря (46 %), що встановило за даними Держкомстату України

загальне збільшення обсягу викидів по відношенню до попереднього року на 220,7 тис.т

(7,72% відповідно) [1]. Аналіз впровадження повітряохоронних заходів у 2016 році

виявив тенденцію до збільшення впливу хімічних забруднювачів на атмосферне повітря

штучними джерелами. В доповіді представлено розробку клієнт-серверної СУБД, яка

орієнтована на виконання задач відслідковування обсягів та впливів викидів

забруднюючих речовин в атмосферне повітря, зберігання/архівування даних контролю,

автоматичного формування та спрощення процесів складання звітної документації.

Мета – допомогти суб’єктам господарської діяльності усіх форм власності, які

здійснюють викиди забруднюючих речовин в атмосферне повітря від стаціонарних

джерел здійснювати облік та контроль за дотриманням затверджених нормативів викидів

забруднюючих речовин в атмосферне повітря, складати усі види обов’язкових форм

звітності щодо екологічних, статистичних, податкових вимог; та складати супутню

документацію (паспорти ГПУ, пояснювальні записки зі статистичним порівнянням

даних викидів, графіки контролю викидів від стаціонарних джерел та графіки виконання,

затверджених заходів щодо скорочення викидів забруднюючих речовин за окремими

джерелами, форми візуального представлення статистичних даних й інше).


Ідея полягає у створені програми інформаційного управління базою даних викидів

забруднюючих речовин від стаціонарних джерел та базою даних самих джерел впливу,

створеною за встановленими пропозиціями щодо обґрунтування їх обсягу та/або даними

інвентаризації наявних джерел впливу на стан атмосферного повітря, яка забезпечить

повноту, об’єктивність й достовірність обліку інформації; автоматизацію й

вдосконалення ефективних методологій врахування статистичних спостережень,

визначення обсягів забруднення, оброблення інформації для своєчасного групування

комплексу заходів щодо охорони атмосферного повітря й нарахування податкових

зобов’язань, складання звітностей та інших форм за всіма наявними вимогами

відповідних державних органів.

Проблеми, які вирішує проект

Однією з нагальних проблем, що вирішується в проекті є автоматизація обліку

стаціонарних джерел викидів, в частині узгодження визначених обсягів забруднюючих

речовин між вимогами різних форм звітностей (у т.ч. математичної складової

розрахунків: особливостей округлення обсягів викидів (г/с, т/рік), сплати екоподатку й

узгодження цих результатів між формами за різні звітні періоди (місяць, квартал, рік)).

ІТ-Ідея 2017

10

Також суттєво спрощується процес розрахунків кількості викидів по кожній

забруднюючій речовині, що підлягає контролю, з множини всіх джерел впливу й

рознесення цих репрезентативних даних (у т.ч. результатів інструментального контролю

стаціонарних джерел) у відповідні графи різних форм звітностей.

Програма дозволяє вести електронні журналу первинного обліку за типовими формами

(“Журнал обліку стаціонарних джерел забруднення і їх характеристики”, “Журнал обліку

виконання заходів по охороні атмосферного повітря ПОД-2”, “Журнал обліку роботи

газоочисних та пиловловлюючих установок” й ін.), зберігати дані обліку, формувати усі

наявні державні форми звітностей та допоміжні таблиці у галузі охорони атмосферного

повітря; прикріпляти до звітностей супроводжувальну документацію в форматі docx,

xlsx, pdf, igp, тощо; представляти статистичні дані та/або їх вибірку за атрибутним

пошуком в графічному вигляді для візуального відображення наявної картини впливу;

здійснювати автоматичну верифікацію виконання заходів щодо зменшення обсягу

викидів за визначеним показником у затверджений термін.

Потенційні користувачі та цільовий ринок

Суб‘єкти господарської діяльності усіх форм власності, діяльність яких пов’язана з

викидами забруднюючих речовин в атмосферне повітря стаціонарними джерелами

(підприємства, установи, організації та громадяни-підприємці).

Основні конкуренти: «Предприятие 8. Производственная безопасность. Охрана

окружающей среды», «Экология. 1С-КСУ: Охрана окружающей среды», «EMEX EHS»,

«Enviro».

Переваги запропонованого рішення

Простий та зрозумілий інтерфейс, наявність необхідних розділів/активностей, функцій

для забезпечення діяльності, пов’язаної з контролем викидів забруднюючих речовин в

атмосферне повітря, розширюваність й невелика вартість продукту по відношенню до

конкурентів.

Висновки

Сучасні вимоги до якості врахування впливу забруднення від стаціонарних джерел на

стан атмосферного повітря потребують здійснення комплексу аналітичних досліджень та

формування інформаційної бази для оброблення еколого-статистичної інформації з

питань оцінки стану та своєчасного впровадження заходів з охорони атмосферного

повітря. Саме тому, представлена програмна розробка спрямована на забезпечення

оптимізації впроваджених методів статистичного аналізу та виконання міжнародних

зобов’язань у сфері охорони навколишнього природного середовища та сталого розвитку

соціально – економічної політики держави.

Використана література

1. Статистичний бюлетень «Викиди забруднюючих речовин та парникових газів у

атмосферне повітря від стаціонарних джерел забруднення»: ДержкомстатУкраїни,

http://www.ukrstat.gov.ua, 2016

Summary

This application will help enterprises and government bodies to limit and reduce the amount of

pollutant emissions into the atmosphere. In addition, an important function is to simplify the

maintenance of documentation, which will lead to increased productivity.

http://www.ukrstat.gov.ua/

ІТ-Ідея 2017

11

ІТ В БІОЛОГІЇ ТА МЕДИЦИНІ

ІТ-Ідея 2017

12

АНАЛІЗ ФОНОКАРДІОГРАМИ ЗА

ДОПОМОГОЮ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

Алдакимов А.Г.

Науковий керівник – Білобородова Т.О.


Вступ. Постійний моніторинг серцевого ритму є актуальним для кардіологічних хворих та для

оцінки стану здоров'я плода при вагітності з високим ризиком. Фонокардіографія, тобто графічна

реєстрація акустичного сигналу серцебиття, є безпечним неінвазійним методом. Завдяки цьому

він може бути використаний для тривалого моніторингу в режимі реального часу.

Метод фонокардіограми заснований на реєстрації звуків, які супроводжують серцеві скорочення,

за допомогою мікрофона, який перетворює звукові коливання в електричні. Ці звуки

виробляються завдяки відкриттю і закриттю клапанів серця і вібрації серцево-судинних

структур. Фонокардіографія містить два основних компонента, відомих як S1 і S2 тони серця.

Виділення цих тонів з фонокардіографія плода дещо ускладнено через набагато коротший

часовий інтервал між цими звуками, ніж у дорослого. З цієї причини під час аускультації

зазвичай чути тільки один домінуючий звук.

Отриманий сигнал містить тони і шуми серця, сторонні шуми. Основні джерела стороннього

шуму включають в себе: навколишній шум, акустичний шум руху сенсору під час запису; при

моніторингу серцебиття плода це також акустичні шуми, створювані рухом плода, викликані

скороченням матки вагітної, материнські звуки травневого шляху, материнські серцеві звуки.

Зважаючи на сторонні шуми, в діагностиці відхилень серцевого ритму важливим кроком є якісне

виявлення основних серцевих тонів (S1 і S2) та їх відокремлення від сторонніх шумів та

патологічних шумів серця, які є індикаторами серцевої аномалії.

Мета. Метою дослідження є виділення та підвищення точності оцінювання серцевих

звуків серця плода шляхом використанням методів кластерізації.

Стислий опис


– проведений огляд існуючих методів виділення серцевих звуків;

– визначені основні методи обробки акустичного сигналу для виділення серцевих

звуків;

– визначені характеристики акустичного звуку серця для проведення фільтрації

сигналу;

– проведена обробка єдиного вхідного акустичного сигналу для виділення серцевих

звуків: використана трансформація Фур’є, проведено розкладання сигналу на його

осцилюючі базові компоненти, звані функціями внутрішньої моди, матрична

факторизація для отримання спектрограми;

– проведена кластерізація сигналу для виділення серцевих звуків: використана

фільтрація сигналу на основі метода ковзного середнього для вилучення обвідної

сигналів;

– виділені кластери, що характеризують серцебиття плоду та різні акустичні шуми.

ІТ-Ідея 2017

13

В досліджені використані записи серцебиття плода з вільної бази даних, доступні за

посиланням https://physionet.org/physiobank/database/sufhsdb/. Обробка серцевого

акустичного сигналу проведена в Matlab. Для виділення даних про серцебиття плоду основних серцевих звуків S1 і S2 використовувався

пакет прикладних програм для вирішення задач технічних обчислень Matlab.

Результати

Метод виділення серцевих звуків за допомогою кластеризації може буде використаний

для виділення та виявлення відхилень в серцебитті та знаходження сторонніх шумів при

роботі серця плоду.

Висновки В результаті дослідження проведений аналіз існуючих методів виділення тонів серця.

Проведена обробка акустичних сигналів серцевого ритму плода. Проведений кластерний

аналіз акустичних сигналів серцевого ритму плода, що оброблені двома методами: аналіз

числової матриці та аналіз спектрограм.

Summary As a result of the study, an analysis of several methods for the heart sounds extraction has been

carried out. The processing of acoustic signals of the fetal heart rate has been performed. A

cluster analysis of acoustic signals of fetal heart rate, processed by two methods: numerical

matrix analysis and spectrogram analysis was performed.

https://translate.google.com/translate?hl=ru&prev=_t&sl=en&tl=ru&u=https://physionet.org/physiobank/database/sufhsdb/

ІТ-Ідея 2017

14

СИСТЕМА КОНТРОЛЮ ТА АНАЛІЗУ ДАНИХ

ДОБОВОЇ АКТИВНОСТІ ЛЮДИНИ

Гусаченко О.М., Чернобровкіна В.О., Старцева Ю.С.



Вступ. З давніх пор людина прагнула до оптимізації часу своєї добової активності.

Працювати на свіжу голову без почуття втоми приносить радість та ефективні

результати. Втомлена людина часто втрачає у продуктивності, що в свою чергу, у разі,

якщо вона не вкладається у встановлені терміни, починає поспішати, робити помилки та

з’являється спокуса принести у жертву трохи часу від свого відпочинку. Таким чином

повсякденність перетворюється на суцільну боротьбу із хронічним недосипанням,

стресом та втратою ефективності на роботі.

Отже правильний режим роботи-відпочинку є одним з найважливіших розпорядків у

житті людини. Але, якщо час легкого відпочинку ще можна точно контролювати, то час

проходження процесу сну та глибокого відпочинку для відновлення сил та

психологічного стану не завжди підконтрольний людині.

Рішенням даної проблеми може бути розробка системи контролю добової активності

вкрай важлива для кожного з нас.

Проект направлений на вирішення проблеми накопичення стресу і втоми шляхом

корекції розпорядку добової активності.

Мета. Підтримка психічного та фізіологічного здоров’я людини шляхом розробки і

практичного використання моделей і методу інформаційної технології вибору

параметрів добової активності.

Стислий опис. Система контролю та управління добовою активністю (System of control

and management of Daily activity - SCMDA) це комплекс, що складається з шолома

(пристрій для зняття ЕЕГ і браслета для зняття ЕМГ).

Зняття ЕЕГ (електроенцефалографія) людини дозволяє визначити поточний стан людини

та прорахувати найбільш оптимальний графік для контролю сну людини посилаючись на

заданий час необхідного пробудження. Зняття ЕМГ (електроміографія) людини

дозволить більш точно контролювати фізіологічний стан людини.

Система постійно підлаштовується під користувача. ЕЕГ гарнітура повинна аналізувати

вплив поточної роботи користувача на його психічний стан (визначати подразники і

відобразити ваш поточний стан кольором індикатора) і за допомогою браслета або

телефону давати поради. Повсякденна боротьба з недосипанням, стресом та втомою

змушує людину змінити свій лад життя.

Визначення стадії сну за рахунок зчитування електроенцефалограми людини, що

дозволяє точно визначити поточну стадію та розрахувати найбільш оптимальний час

пробудження є оптимальним рішенням.

Потокові та наявні дані про стан організму (варіативність падіння бадьорості) прогнозує

швидкість наростання втоми та рекомендує оптимальні режими добового режиму. Є

можливість вибору бажаного розпорядку добової активності. Підтримуються наступні

режими поліфазного сну (табл. 1):

ІТ-Ідея 2017

15

Таблиця 1. Режими поліфазного сну

Режим Опис

Monophasic 1 раз у ночі 7—10 годин.

Biphasic 1 раз у ночі 5—7 годин та 1 раз 20 хв. Протягом дня

Everyman 1 раз у ночі 1,5 — 3 години та 3 рази по 20 хвилин протягом дня

Dymaxion 4 рази по 30 хвилин через кожні 5,5 годин

Uberman 6 разів по 20 хв. Через кожні 3 години 40 хвилин

Після вибору одного з рекомендованих режимів система будує рекомендацію по

досяжності даного режиму.

Система не прив’язана до жорстких меж планування, а постійно підлаштовується під

користувача. Це дуже важливо, оскільки засинання людини відбувається не миттєво а

через деякий час. І важливо доводити до свого логічного завершення стадії сну,

враховуючи те, що пробудження людини в певних стадіях сну вкрай не рекомендовано,

головним чином через те, що воно може викликати, почуття ще більшої втоми, головний

біль, тощо.

Основі конкуренти: SLEEPWATCH — часи для аналізу рухів людини під час сну для

визначення поточної стадії.

Перевагою пропонованого пристрою є динамічний контроль розпорядку добової

активності. Наявність рекомендаційної системи планування добового розпорядку.

Система розумної турботи за користувачем:

перехід на сплячій режим мобільного пристрою;

ніжне пробудження за допомогою вібратора у браслеті;

стимуляція швидкого засинання за допомогою транскраніальної магнітної

стимуляції кори головного мозку (опціонально).

Для реалізації проекту використовується BCI (Brain–computer interface) пристрій та

API для роботи з даними з електроенцефалограми. Опціонально вбудована система ТМС

(Транскраніальна магнітна стимуляція). Смартфон для встановлення системи контроля

та управління добовою активністю.

Summary SCMDA (System of Control and Management of Daily Activity - SCMDA) is a complex

system for reduce stress and fatigue through management of daily activity from dusk until

dawn. With SCMDA you forget about negative sensations of sleep forever.

ІТ-Ідея 2017

16

СИСТЕМА ОРІЄНТУВАННЯ ДЛЯ ОСІБ З

ВАДАМИ ЗОРУ ВСЕРЕДИНІ БУДІВЕЛЬ ТА

СПОРУД

Лорія М.Г., Жидков А.Б., Тарасов В.Р., Колесник О.А.

СНУ ім. В. Даля, Сєвєродонецьк

Вступ. На даний час існує проблема орієнтації осіб з вадами зору (ОВЗ) у середині

приміщень. Орієнтація за допомогою технології GPS добре працює і використовується

ОВЗ для орієнтування та обрання маршрутів для пересування між об’єктами в місті.

Разом з тим точність позиціювання, ступень деталізації мап та екранування сигналу GPS

/АGPS всередині будівель вимагає застосування інших рішень.

Актуальність даної проблеми не визиває сумніву, оскільки відсутність надійної системи

орієнтування заважає ОВЗ користуватися громадськими будівлями, отримувати

навчання та медичну допомогу та дискримінує їх. Разом з тим сучасні ІТ та мережеві

технології, розвиток і здешевлення електронних компонентів, на думку авторів,

дозволяють вирішити цю задачу.

Мета Розробка системи орієнтування в навчальному корпусі СНУ ім. В. Даля для осіб з

вадами зору.

Стислий опис пропонованої ідеї

Ідея системи полягає у використанні для орієнтування смартфону та пристроїв, які

пов’язані в систему і дозволяють користувачу отримувати інформацію про присутність

поруч з ним певних об’єктів і визначати своє положення відносно них.

Загальна схема системи наведена на рис. 1.

Рис. 1 Схема орієнтування для ОВЗ навчальному корпусі СНУ ім. В. Даля

Складовими системи є кілька різновидів пристроїв:

ІТ-Ідея 2017

17

активні таблички, які надсилають на смартфон користувача голосове повідомлення

про об’єкт на якому встановлені, наприклад: «деканат факультету інженерії»;

інформаційні групові хаби, які можуть встановлюватися на вході до певних

приміщень, або на сходах на кожному поверсі. Вони мають надавати користувачу

інформацію, на якому поверсі він знаходиться та які об’єкти на цьому поверсі він може

знайти, наприклад: «ви на 2 поверсі праворуч деканат факультету інженерії, аудиторії з

202 по 212, ліворуч чоловіча вбиральня»;

інформаційні стенди є інтерактивними пристроями які надають загальну інформацію

про об’єкт, та за запитом користувача детальну інформацію про приміщення та об’єкти

які є в цій будівлі, або комплексі будівель, наприклад: «навчальний корпус СНУ ім. В.

Даля, в ньому 4 поверхи, на першому поверсі знаходяться буфет, чоловіча вбиральня….,

на другому поверсі знаходяться деканати факультетів …».

Коли користувач знаходиться в зоні досягнення Wi-Fi активної таблички,

інформаційного стенду або групового хабу, то вони відправляють інформацію серверу

що з’явився новий користувач. Визначають, де знаходиться користувач і сервер

відправляє активній табличці, інформаційному стенду або груповому хабу необхідну

інформацію, яка відправляється користувачу.

Після отримання інформації, людина зможе її прослухати через смартфон.

Проблеми, які вирішує проект

Інклюзія ОВЗ до суспільства, надання їм можливостей користування публічними

установами, отримання освіти та медичної допомоги на біль високому рівні.

Потенційні користувачі та цільовий ринок проекту

Державні та приватні установи, заклади освіти, торгові комплекси, спортивні споруди,

тощо, користувачами потенційно є біля 300 тисяч ОВЗ - громадян України.

Основні конкуренти

Є схожий закордонний проект «Доступне місто» який забезпечує часткове орієнтування

ОВЗ в межах міста. В Україні також є кілька проектів, які розроблені для подібних задач.

Основними недоліками цих проектів є використання спеціальних пристроїв для

орієнтування, які ОВЗ мусить носити з собою, та використання звукових, які користувач

чує безпосередньо від пристроїв, які встановлені на об’єктах. Це створює незручності як

ОВЗ, так і оточуючим. До того ж звукові сигнали у людних місцях важко відрізняти від

вуличного шуму.

Переваги пропонованого рішення

Відсутня необхідність в додаткових пристроях, які потребують витрати додаткових

коштів для їх придбання, обслуговування часу для освоєння та необхідності мати

додатковий гаджет. Не заважає іншим людям звуковими сигналами. Можна відносно

швидко масштабувати та переконфігурувати систему під більш велику мережу.

Мобільність.


В даному проекті будемо використовувати ESP8266 мікроконтролер китайського

виробника Espressif з інтерфейсом Wi-Fi в якості групових хабів, інформаційних стендів

та активних табличок. Raspberry Pi 3, в якості серверу.

ІТ-Ідея 2017

18

Висновки, перспективи для подальших робіт.

В подальшому можна відмовитися від серверу та передати всі данні програмі, що

встановлена в смартфон, а ESP8266 використовувати як маячки для знаходження

необхідних аудиторій, тощо. Проект може бути масштабований і адаптований для

більшості будівель і споруд. У перспективі можлива монетизація проекту. Потенційно

кілька пристроїв можуть визначати положення користувача та спрямовувати його рух в

необхідному напрямку за аналогією до технології AGPS.

Summary

The purpose: Development of a system of orientation for an visually impaired educational

building V. Dahl EUNU.

Idea: When a user is in the Wi-Fi reach zone of an active tablet, information stand or group

hub, they send information to the server that a new user has appeared on. Determines where the

user is and sends the information that is sent to the user to the active tablet, information booth

or group hub.

Potential users and target market of the project: Public and private institutions, educational

institutions, shopping complexes, sports facilities, etc., potential users are about 300 thousand

visually impaired - citizens of Ukraine.

Conclusions: The project can be scaled and adapted for most buildings and structures. Рroject

can also be improved without replacing its constituent parts.

ІТ-Ідея 2017

19

ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ

ПЕРСОНАЛЬНИМИ ЗАПИСАМИ ПАЦІЄНТІВ З

ХРОНІЧНИМИ ЗАХВОРЮВАННЯМИ

Мiнайленко А.О.


Вступ

В даний час зростає використання мобільних і веб-додатків. Однак вплив відомих

додатків на клінічні наслідки поки недостатньо добре охарактеризовано. Доступність

систем рекомендацій по лікуванню, які надають високоякісні поради людям з

хронічними захворюваннями, дуже обмежена. Крім того, потенційність нутрицевтичних

властивостей типових регіональних продуктів для поліпшення утиліти додатків була

застосована з цією метою.

Мета

Проект присвячено вирішенню задачі створення інформаційної системи для пацієнтів з

хронічними захворюваннями, що надає можливість виконувати персональний контроль

стану та проводити аналіз даних.



огляд існуючих мобільних медичних додатків;

вибір методів реалізації інформаційної системи на базі android-додатка;

визначено набір інструментів, що використовується в розробці;

розроблено інформаційну систему, яка дозволяє працювати у якості персонального

помічника при хронічних захворюваннях.

Загальна структура проекту містить андроїд-додаток, БД, Web- сторінка (рис.1).

Рисунок 1 – Загальна структура проекту

За допомогою андроїд-додатку можливо виконання наступних функцій:

ІТ-Ідея 2017

20

Реєстрація, авторизація користувача.

Проведення експрес-опитування:

1. Стать (Ч/Ж);

2. Вік (менше 16 / 16-21 / 22-35 / 36-60 / 61 і більше);

3. Форма гастриту (Гостра / Хронічна);

4. Форма лікування (Ліки та дієта / Ліки / Дієта)

Отримання та контроль курсу лікування.

За допомогою бази даних підтримується:

Зберігання даних про користувача і курси лікування.

Web-сторінка.

Відображення загальної статистики всіх користувачів, в процентному

співвідношенні, вказуючи загальну кількість окремими графами - стать, вік, форма

гастриту, вид лікування.

Ведення журналу:

Стать Вік Форма

гастриту

Форма

лікування

Курс

лікування

Чи

допомогло?


Спираючись на поставлені вимоги щодо розроблюваної інформаційної системи, а саме

розробити додаток з можливістю персонального використання і можливістю збору та

аналізу даних, було прийнято рішення використовувати в якості основного сховища

даних СУБД Firebase, для клієнтської частини Android, для відображення даних веб-

додаток на HTML.

Висновки

За результатами використання системи можна зробити висновки, що такі додатки

можуть мати певні недоліки і обмеження. Їх розробка, підтримка, обслуговування та

регулярне оновлення має відбуватися за участю лікарів. Але така взаємодія вимагатиме

значних зусиль. Разом з тим, додатки, що допомагають вести нотатки щодо стану

здоров’я, нагадують про час прийняття пігулок є досить корисними. Отже, основною

порадою щодо їх широкого використання є обов’язкова консультація з лікарем.

Summary

The project is devoted to solving the problem of creating an information system for patients

with chronic diseases, which will provide an opportunity to perform personal monitoring of the

condition and carry out data analysis. The Firebase DBMS was used as the main data

warehouse. The project has been developed for Android, and the web application has been

designed for HTML to display the data.

ІТ-Ідея 2017

21

ОБРОБКА ПРИРОДНОЇ МОВИ, АНАЛІЗ

ТЕКСТУ, ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ЛІНГВІСТИКА

ІТ-Ідея 2017

22

МЕТОДИ ТА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ

ПРОЕКТУВАННЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ

СИСТЕМ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ З

СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ

Баєв І.М.


Вступ. Нещодавно межа між звичайними користувачами і тими, хто створює

інформацію в Інтернеті зникла: замість статичних сторінок у всіх користувачів з'явилася

можливість публікувати свою інформацію. Зараз ми спостерігаємо величезну кількість

видів створюваних матеріалів: це може бути запис в блозі або на форумі, фотографія або

відеозапис на відповідному ресурсі, відгук в Інтернет-магазині, «статус» у соціальній

мережі та багато іншого.

Простота розміщення текстів чи іншої інформації в одному місці підштовхнуло

розробників створювати сайти, де люди можуть вільно викладати свої думки про будь

що: фільми, книжки, людей тощо. Такі сайти грають провідну роль у житті сучасної

людини: перед тим, як купити той чи інший товар, покупець читає багато коментарів та

відгуків та робить висновок купляти йому цей товар чи шукати інший.

Згодом текстів стало так багато, що обробити їх людині за короткий проміжок часу стало

просто неможливим. Саме така ситуація стала причиною появи задачі аналізу думок.

З’явилась потреба в системі, що змогла б автоматично шукати і класифікувати думки.

Аналіз думок – один із напрямів галузі обробки текстів на природних мовах. Спочатку в

якості даних, що досліджувались використовувалися великі записи, що складаються з

декількох речень, в яких явно простежувалися зв'язок. Якщо раніше для того, щоб

виявити думку про яке-небудь питання треба було проводити опитування, то тепер, з

розвитком соціальних мереж та появою в них коментарів, «статусів» і коротких

повідомлень, користувацький контент став менш ємним, але при цьому більш

суб'єктивним і перетворився в нескінченний потік інформації, який треба виявити і

оцінити.

Яскравим прикладом цього є сервіс мікроблогів Twitter За допомогою цього сервісу

користувачі поширюють свої погляди на актуальні новини, політику, економіку,

розповідають про свій настрій.

Коли велика компанія випускає новий продукт, то вона публікує запис про це. Читачі

твітер-акаунту цієї компанії бачать повідомлення про новий продукт і, по-перше, самі

про неї дізнаються, по-друге, можуть ретвітнути її для своїх підписників, і до аудиторії

новини приєднаються інші користувачі, по-третє, можуть прокоментувати та показати

тим самим своє ставлення до події. На всіх етапах поширення інформації про продукт,

компанії важливо, яке емоційне забарвлення вона несе. Тут вже починається

дослідження цього забарвлення не серед коментарів до твітів і ретвітів конкретного

запису, а в цілому серед текстів, які мають відношення до цільового об'єкту.

ІТ-Ідея 2017

23

Метою роботи є виявлення проблем при роботі з текстовими даними з соціальних мереж

та підвищення точності емоційної класифікації.

Методи

В основі будь-якого дослідження, додатку чи системи, що використовує дані з інтернету

лежить Web Content Mining. Web Content Mining передбачає отримання корисної з веб-

контенту інформації, такої як: текст, зображення, аудіо, відео та інше.

Також, методи Web Content Mining дозволяють аналізувати цю інформацію.

Важливою інформацією, яку можна дістати та проаналізувати з користувацького

контенту є емоції. Методи, які застосовуються для автоматизованого виявлення цих

емоцій називаються методами аналізу тональності тексту чи аналізу думок (англ.

sentiment analysis, opinion mining). Перші наукові роботи на цю тему датуються 2001-

2002 роками.

На даному етапі дослідження використовуються методи машинного навчання з вчителем

(supervised learning).

В роботі виявлено проблему незбалансованості даних, яка також впливає на точність

емоційної класифікації, та розглянуто деякі методи боротьби з цими даними:

збільшення кількості початкових даних для навчання класифікатора;

застосування вже збалансованих даних для навчання класифікатора;

застосування міри дельта TF-IDF, яка надає більшу вагу словам, які мають не

нейтральну тональність.



проаналізовано програмні та інструментальні засоби для роботи з користувацьким

текстом;

розроблено додаток для отримання даних для класифікації;

проведено початковий експеримент для виявлення проблем;

проаналізовано математичні моделі та методи вирішення задачі виявлення

тональності у тексті;

розглянуті метрики для оцінки моделі класифікації;

застосовані методи боротьби з незбалансованими даними.

Для побудови моделі класифікації використовувався сервіс Azure Microsoft Machine

Learning Studio. Цей сервіс не має міри дельта TF-IDF, тому було розроблено додаткове

ПЗ, яке його розраховує та повертає вже готовий файл для тренування моделі

класифікації.

Результати. При використанні невеликої кількості даних (~4200 текстів) класифікатор

спрогнозував 85%, 12% та 3% нейтральних, позитивних та негативних текстів.

Збалансовані дані дозволили зменшити кількість елементів, що відносяться до

найбільшого класу на 6% та вирівняти показники позитивного та негативного класів

(~11%). Але цей метод не зовсім підходить, якщо кількість початкових даних для

тренування класифікатора мала.

ІТ-Ідея 2017

24

Збільшення кількості текстів до ~11800 дало наступний результат: зменшилась кількість

елементів, що відносяться до найбільшого класу на 4% та трохи збільшити кількість

елементів в і інших класах.

Міра дельта TF-IDF виявилась найефективнішою: 58% текстів класифікатор визначив як

нейтральні, 25% – позитивні, 17% – негативні, - що в порівнянні з експериментом у

якому використовувалася більша кількість даних, що дало зменшення кількості текстів,

які відносяться до найбільшого класу на 23% та збільшення кількості елементів, що

відносяться до позитивного та негативного класів (на 13% та 10.7% відповідно).

Висновки. Для вирішення поставлених завдань був проведений аналіз засобів, моделей

та методів, які допомагають працювати з текстом та незбалансованими даними.

Результати дослідження дозволили отримати аналітичні дані, що дали змогу оцінити

роботу моделей класифікатора.

Summary

Today a lot of people, politicians and companies that want to be more open with the public are

use social networks where they are interested in people’s opinions about decisions that they

have taken. The aim of work is to study the methods of emotion analysis, identify problems

when working with text data from social networks and improve the accuracy of emotional

classification.

ІТ-Ідея 2017

25

АНАЛІЗ ПОТОКУ ТЕКСТОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ

НА ОСНОВІ АЛГОРИТМУ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

Давіденко М.О.

Науковий керівник – Захожай О.І.

Донбаський державний технічний університет, Лисичанськ

Вступ. На сьогоднішній день значно зросла потреба в систематизації та аналізі великих

масивів інформації. Це пов'язано, насамперед, із значним зростанням потужності

інформаційних потоків та обсягу даних, що обробляються. Внаслідок цього,

проаналізувати їх вручну не представляється можливим, а ефективність автоматизованої

обробки даних напряму залежить від ефективності та часової складності алгоритмів

аналізу. Наприклад, з кожним роком зростає число користувачів Інтернету, які

поповнюють всесвітню павутину різними даними. Аналізуючи їх, можна знаходити

групи користувачів зі схожими уподобаннями (інтересами), що, в свою чергу, допомагає

визначити, яка інформація буде цим людям найцікавіша. Останнє виявляється корисним

для різних маркетингових досліджень. Зараз для аналізу можна використовувати

класифікацію по заданим класам, або кластеризацію, на основі котрої можна аналізувати

текст і створювати нові класи для подальшої класифікації. Кластеризація, як інструмент

обробки та класифікації даних, успішно використовується в багатьох інших областях

науки - біології, медицині, економіці тощо.

Однак кластерний аналіз дозволяє знаходити не тільки групи користувачів зі схожими

вподобаннями (для цього підійшов би аналіз на основі класифікації за апріорно

визначеними класами) але й дізнаватися про нові тренди, події та їх обсяги у реальному

часі працюючи з потоками даних будь якого розміру. У випадку використання тільки

апріорно заданих класів обмежується обсяг отриманої інформації, так як при цьому

методі аналізу використовуються заздалегідь відомі класи, що суперечить таким

вимогам, як аналіз нових трендів і подібним, що використовують на своїй основі також

невідомі лінгвістичні конструкції та словосполучення.

Метою роботи є створення системи аналізу в режимі реального часу потоку текстової

інформації для визначення значущих груп із потоку повідомлень за допомогою

кластерного аналізу з невідомою кількістю кластерів, легким масштабуванням та

великим порогом відмово стійкості.


В ході роботи були зроблені наступні кроки для створення системи потокової

кластеризації текстових даних: аналіз предметної області; формування технічного

завдання; формування вимог до системи; розробка архітектури модулів системи; вибір

засобів розробки; реалізація системи.

В ході дослідження предметної області були розглянуті питання аналізу потоку

текстових даних, досліджені існуючі методи та засоби аналізу текстових повідомлень,

побудовано та проаналізовано алгоритм кластеризації з підбором кількості кластерів, а

також змодельовані основні елементи системи. При проектуванні було визначено, що

система буде складатися з двох модулів тому, що це дозволяє відділити алгоритми

навчання від основного процесу обробки даних для більшої гнучкості та зручності в

ІТ-Ідея 2017

26

користуванні. При реалізації вони були винесені в окремі проекти як окремі додатки.

Детальний опис реалізованих модулів буде описано нижче. Для кластеризації в системі

використовується метод k- means.

Дія алгоритму така, що він прагне мінімізувати сумарне квадратичне відхилення точок

кластерів від центрів цих кластерів

(1)

де k - число кластерів;

Si - отримані кластери;

i=1,2,…,k та µi - центри мас векторів xj Si.

Крім цього в алгоритмі запроваджується розширення для обробки потоку повідомлень

Spark Streaming основного ядра Spark.

Для алгоритму кластеризації k-means необхідні дані в векторному вигляді і кількість

кластерів, які будуть визначатися. Кінцева кількість кластерів невідома, тому потрібен

алгоритм, який буде автоматично підбирати кількість кластерів. Структура алгоритму

аналізу текстових даних наведений на рисунку 1.

Рисунок 1 – Структура алгоритму аналізу текстових даних

Початок

Вибір кількості кластерів

генетичним алгоритмом

ККллаассттееррииззааццііяя

Умови

завершення

досягнуті?

ККііннееццьь

ні

так

ІТ-Ідея 2017

27

Сутність представленого на рисунку 1 алгоритму полягає в тому, що кількість кластерів

визначається за генетичним алгоритмом, у якого фітнес-функцією (функція оцінки, яка

визначає міру пристосованості отриманого рішення) є оцінка кластеризації.

Оцінка кластеризації визначається одним із методів Dunn, Davies–Bouldin index,

Silhouette.

Метою оцінки Dunn index є ідентифікація наборів кластерів, які є компактними, з

невеликою дисперсією між членами та добре відокремленими, де міра відстані різних

кластерів дозволяє вважати їх повністю відокремленими, порівняно з дисперсією меж

кластера. Для даного розподілу кластерів більш високий Dunn index показує кращу

кластеризацію. Одним з недоліків використання цього є обчислювальна вартість залежна

від кількісті кластерів і збільшення розміру даних.

Davies–Bouldin – це схема внутрішньої оцінки, де перевірка того, наскільки добре була

проведена кластеризація, здійснюється за допомогою величин та характеристик,

властивих набору даних. Основним недоліком цієї оцінки є те, що «добре» значення, яке

визначається цим методом, не означає найкращого пошуку інформації.

Index Silhouette - це показник того, як подібний об'єкт відноситься до власного кластера

(згуртованість) порівняно з іншими кластерами (розділення). Значення коливається від -1

до +1, де високе значення вказує на те, що об'єкт добре підходить до власного кластера і

погано збігається з сусідніми кластерами. Якщо більшість об'єктів мають високе

значення, то конфігурація кластерів задовольняє вимогам. Якщо багато точок мають

низьке або негативне значення, то в конфігурації або занадто багато або дуже мало

кластерів.

Для кластеризації необхідно привести текстові дані в векторний вигляд. Для цієї мети

існує кілька алгоритмів, такі як TF-IDF, word2vec тощо. Перевага в даному випадку у

word2vec, так як він оцінює також і семантику слів, а не тільки граматику. Навчання

також значно зручніше в контексті потоку даних, так як відбувається одноразово за

великі проміжки часу.

Для роботи word2vec необхідно розбити вхідний текст на окремі слова. При цьому

важливо видалити зайві слова, які не впливають на загальний зміст тексту (стоп-слова).

Загальний алгоритм препроцесінгу представлений на рисунку 2.

Модуль DataClusterer розроблений для кластеризації потоку повідомлень, параметри

запуску програми: параметри доступу до потоку, розмір батчу (мікро-пакета), розмір

вікна захоплення RDD(Resilient Distributed Dataset – час за який буде збиратися RDD),

вихідна папка (в ній створюються папки з результатами кожної кластеризації), шлях до

збереженої моделі word2vec, метод оцінки кластеризації (значенням 0 відповідає оцінка

Dunn, 1 - Davies, 2 - Silhouette Coefficient).

В ході роботи програми в вихідний папці створюються папки з результатами роботи.

Дані збираються за час, встановлений у параметрі «вікно захоплення RDD», після чого

кластеризуються. В папці з результатами роботи зберігаються зображення з точками, що

відображають розташування векторів текстових-повідомлень в двовимірному просторі.

Для обробки даних в папку з результатами роботи також зберігається файл в форматі

JSON з усією інформацією.

ІТ-Ідея 2017

28

Рисунок 2 – Структура алгоритму препроцесінгу

Модуль ModelTrainer розроблений для навчання моделі word2vec на зазначеному корпусі

текстових даних. В ході роботи програми зчитуються текстові дані з файлу і навчають

модель word2vec, далі модель зберігається в файл за вказаним шляхом. Розроблена

система дозволяє самостійно підібрати обсяг текстових даних, підбираючи його за

доступними технічними можливостями.


Спираючись на поставлені вимоги щодо системи, а саме відмовостійкість, роботу у

режимі реального часу з потоками даних будь яких розмірів, легке масштабування

системи, для її розробки було обрано наступні засоби: мова програмування Java,

фреймворк для реалізації розподіленої обробки неструктурованих і слабо

структурованих даних Apache Spark, розподілений програмний брокер повідомлень

Apache Kafka.

Алгоритм кластеризації k-means та бібліотека Stanford CoreNLP для препроцесінгу

даних. Також було реалізовано три алгоритми оцінки якості кластеризації, а саме Dunn,

Davies–Bouldin index, Silhouette Coefficient. Можливість запуску системи на Hadoop

кластері під керуванням YARN та зберіганням на HDFS-файлову систему, яка

призначена для зберігання файлів великих розмірів, по блоках розподілених між вузлами

обчислювального кластера.

Висновки. Під час розробки системи були забезпечені такі основі критерії: легке

масштабування без переривання поточної роботи; робота з великими масивами даних,

Початок

Токінізація

Видалення стоп-слів

Кінець

ЛЛееммааттииззааццііяя

Отримання даних

ППееррееввееддеенннняя уу ччииссллооввиийй ввееккттоорр

Приклад обробки

“Super stressed out today!”

““SSuuppeerr””,, ““ssttrreesssseedd””,, ““oouutt””,, ““ttooddaayy””

““SSuuppeerr””,, ““ssttrreesssseedd””,, ““ttooddaayy””

““SSuuppeerr””,, ““ssttrreessss””,, ““ttooddaayy””

11..44771166,, 11..66111100,, 11..55006644

ІТ-Ідея 2017

29

так як з потоку надходить велика кількість повідомлень; безпека, заборона на

розголошення або злом особистих даних користувачів; швидкість виконання (так як дані

надходять в потоці, їх обробка проходить по мірі надходження).

Таким чином система відповідає всім вимогам зазначеним на етапі проектування.

Система може використовуватись для широкого кола задач, таких як виявлення знань в

тексті - це нетривіальний процес виявлення дійсно нових, потенційно корисних і

зрозумілих шаблонів в неструктурованих текстових даних (набір документів, що

представляють собою логічно об'єднаний текст без будь-яких обмежень на його

структуру: web-сторінки, електронна пошта, нормативні документи і т. д.)

В ході розробки та тестування було встановлено, що кластеризація досить точно

визначає, як самі кластери, так і кількість кластерів. Тестування алгоритму word2vec не

проводилося, так як цей алгоритм реалізований в Apache Spark і в тестування не

потребує. Було протестоване розгортання додатку на системі під керуванням Apache

Spark.

У перспективі розвитку даної системи потокової кластеризації текстових даних можна

виділити наступне: Фільтрація даних по темі, для цього необхідно зробити класифікацію

і навчити нову модель на визначення класу повідомлення. Більше даних при візуалізації

кластеризації, наприклад, приблизний текст центру кластера, топ слів в цьому кластері,

кількість слів і т.д. Збільшення форматів візуалізації кластеризації, наприклад,

відображення в тривимірній площині, діаграми поширення кластерів та ін.

Summary

During the development and testing, it was found that clustering accurately determines how the

clusters themselves, as well as the number of clusters. Testing the word2vec algorithm was not

carried out, since this algorithm is implemented in Apache Spark and does not require testing.

The system has been tested, and Apache Spark has been tested for deployment of the

application.

ІТ-Ідея 2017

30

БЕЗПЕЧНІ СЕРВІСИ І ТЕХНОЛОГІЇ

ІТ-Ідея 2017

31

МОДЕЛІ ТА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ

ВИБОРУ ЗАСОБІВ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БЕЗПЕКИ

WEB-СЕРВІСІВ

Акбаров О.В. Науковий керівник – Щербаков Є.В.


Вступ. За даними статистики WASC (Web Application Security Consortium), більше 13%

сайтів можуть бути скомпільовані повністю автоматично, 80 – 96% з яких мають

високий ступінь вразливості, 86% – середній ступінь вразливості, 37% – низьку.

Проблема захищеності Web-додатків ускладняються тим, що при розробці Web-додатків,

часто не враховуються питання, пов'язані з захищеністю цих систем від внутрішніх і

зовнішніх загроз, чи мало уваги приділяється даному процесу. Це в свою чергу породжує

ситуацію, в якій проблеми ІБ потрапляють в поле зору власника системи вже після

завершення проекту. А усунути уразливості в уже створеному Web-додатку є більш

витратною статтею бюджету, ніж при його розробці та впровадженні.

Метою роботи є провести аналіз існуючих методів захисту веб-сервісів, основних типів

загроз та покращити web-сервіси за рахунок створення інформаційної технології, що

дозволяє виявляти вразливості додатків, до втрати інформації.



– проведено аналіз наукових видань, статей та винаходів з даної теми;

– здійснено дослідження сучасних методів виявлення вразливостей;

– визначено ключові вимоги до систем тестування, пошуку та превентивного виявлення

вразливостей веб-додатків;

В подальшому планується розробити систему пошуку вразливостей врахувавши всі

недоліки, які виявлено під час дослідження вже існуючих аналогів так, як багато з них

мають зайву функціональність. Прийнято рішення розробити технологію типу WAF, що

являє собою брандмауер веб-додатків та міжмережевий екран, який накладає певний

набір правил на те, як відбувається взаємодія сервера і клієнта, обробляючи HTTP-

пакети. В основі лежить той же принцип, що й у звичайних фаєрволів - контроль і аналіз

всіх пакетів, що надходять від клієнта.

Проблема яку вирішує проект.

Захист від основних типів загроз властивих веб-сайтам. А саме, це такі загрози: SQL

ін'єкція; міжсайтовий скриптінг (XSS); міжсайтова підробка запитів (CSRF);

розподілена відмова в обслуговуванні (DDoS-атаки), тощо.

Висновки

Основною проблемою, яка існує на даний момент, є обмежені можливості існуючої

технології WAF у забезпеченні захисту від широкого спектру загроз. А також

можливість обходу існуючих на даний момент брандмауерів.

ІТ-Ідея 2017

32

МЕТОДИ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ

ПРОЕКТУВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ

ОХОРОННИХ СИСТЕМ

Ардель О.В.


Вступ. Потреба в охороні матеріального майна з'явилася разом з поняттям «приватна

власність», тобто безпосередньо відразу після розпаду общинного ладу. Прагнення

сховати, знайти затишне місце для зберігання такого майна знаходиться на рівні

інстинктів, в цьому людина не відрізняється від тварини. Тому першою стадією розвитку

усвідомленої дії по перешкоджанню знаходження місця зберігання майна стало

вчинення спеціальних охоронно-превентивних заходів.

Останнім часом підвищився попит на охоронні системи, як для великих об'єктів

промислового призначення, так і для середніх і невеликих об'єктів промислового,

виробничого, господарського, особистого та іншого призначення. Такі підприємства, як

правило, мають власні підрозділи охорони. Для забезпечення максимально швидкої

реакції на спрацьовування сигналізації, визначення точного місця і часу спрацьовування,

спрощення процедури здачі під охорону та зняття з охорони необхідно забезпечити

централізоване спостереження на всій території об'єкта.

Метою роботи є розробка особистої охоронної системи з підвищенням ефективності

роботи та зниженням вартості відносно аналогів за рахунок використання одноплатних

комп’ютерів.



– зроблено огляд існуючих інтелектуальних охоронних систем;

– здійснено дослідження основних параметрів інтелектуальних охоронних систем;

– визначено набір інструментів, що використовується в розробці;

– розроблено інтелектуальну охоронну систему, яка є простою у встановленні та

експлуатації, може мати декілька варіантів областей використання.

Загальна структура розробки складається з стаціонарного ПК або ноутбуку, веб-камери,

одноплатного комп’ютера та датчиків. Функціонал розділений на декілька модулів, які

взаємодіють між собою.

Модуль відеоспостереження – програма встановлюється на комп’ютер користувача та

використовує веб-камеру. Програма реагує на рух в приміщенні та повідомляє

користувачів про проникнення.

Модуль пожежної системи – набір різних датчиків, які відповідають за моніторинг

повітря, аналізуючи кількість диму, горючих газів та ін.

Модуль охоронної системи – набір датчиків руху, які можуть використовуватися як

окремо так і можуть бути об’єднані в шлейфи. Використання датчиків руху разом з

ІТ-Ідея 2017

33

відеоспостереженням являється доцільним, коли в приміщеннях не вигідно

встановлювати відеоспостереження наприклад через розмір приміщення або через його

погану освітленість.

Модуль протікання води – встановлюється в підвальних приміщення або в тих місцях, де

можливе протікання води. Вчасне виявлення протікання води дає можливість зменшити

збитки від затоплення.

Модуль RFID – необхідний для відстеження кількості людей в приміщеннях де ведеться

робота інтелектуальної охоронної системи. Також за допомогою цього модулю є

можливість вимикати охоронну систему під час початку робочого дня, якщо ця система

встановлена на підприємстві, або вмикати її при виході з дому, якщо використовується в

жилих будинках. Встановлення антен-сканерів RFID міток надає можливість

відстежувати людей в приміщеннях на підприємстві для більш ефективнішого виконання

інструкцій під час надзвичайних ситуацій, наприклад відстежувати процес евакуації під

час пожежі, тощо.

Модуль GPS – дозволяє відстежувати місце знаходження охоронної системи. Це є

необхідним модулем, якщо інтелектуальна охоронна система встановлена на великому

підприємстві та є декілька модулів, до яких під’єднані датчики. Або якщо

використовується у будинках на колесах.

Модуль обробки інформації представляє з себе сховище даних, які ми отримуємо з

датчиків. Отримані данні порівнюються з максимально допустимими значеннями і при

перевищення необхідних значень – повідомляються користувачі про надзвичайну

ситуацію. В залежності від потужності ПК чи ноутбуку, який стоїть в мережі сховищем

даних може виступати чи одноплатний комп’ютер чи стаціонарний персональний

комп’ютер.

Модуль передачі інформації – wi-fi модуль, який з’єднується з локальною мережі

підприємства або оселі, та передає інформацію на комп’ютери в мережі за допомогою

UDP протоколу, та виконує оповіщення про надзвичайні ситуації через мережу інтернет

за допомогою Боту для месенджеру «Телеграм» з детальною інформацією про те, якою

являється надзвичайна ситуація, коли трапилася, та можливі поради що робити, тобто

номери різних служб.

Модуль автономної роботи та резервного збереження інформації – складається з пам’яті

та акумуляторів, які будуть працювати, якщо живлення від блоку живлення буде

відсутнім. При відсутності живлення буде неможливе відправлення повідомлень про

надзвичайні ситуації, тому дані будуть накопичуватися та зберігатися на flash картці.

Коли живлення буде відновлене збережений файл буде відправлений на комп’ютер в

локальній мережі, або карта може бути вийнята і дані з неї будуть отримані вручну.


Для реалізації проекту необхідний одноплатний комп’ютер Arduino Uno/MEGA; датчики

MQ-2 для виявлення в повітрі диму, кількості горючих газів; датчик MQ-7 який виявляє

в повітрі кількість чадного газу; PIR датчик для організації охоронного модулю; датчик

вологості для визначення протікання води; RFID сканер для відстеження людей на

території під охороною; GPS модуль, який дає можливість відстежувати місце

ІТ-Ідея 2017

34

розташування інтелектуальної охоронної системи; Wi-Fi модуль ESP8266, що відповідає

за передачу необхідної інформації користувачам.

Сама розробка виконана в вигляді металевого ящику, в якому зберігаються вся

електроніка, та необхідні для функціоналу модулі, а саме Arduino UNO/MEGA, Wi-Fi

модуль, GPS модуль, SD-карта.

Інтерфейс для під’єднання датчиків та Arduino вибраний USB так, як він має 4 піни, а

більшість датчиків має саме таку кількість. Дроти, до яких підключені датчики мають на

1 кінці інтерфейс, який необхідний для підключення датчиків, а на іншому USB-вилку.

Такий спосіб під’єднання надає можливість збільшити відстань, на яку можна

встановити датчики.

Рисунок 1 – USB-вилка для з’єднання датчиків та одноплатного комп’ютеру через піни,

які знаходяться в середині пристрою.

Для датчиків, які мають не більше 8 пінів передбачені 2 роз’єми під конектор RG-45, що

дасть можливість використовувати датчики, які є більш складними у роботі.

Рисунок 2 – Панель для підключення датчиків

Висновки. Для вирішення поставлених задач було виконане дослідження сучасних

охоронних систем, та визначені критерії, за якими і будувалась подальша робота.

Основною рисою віх інтелектуальних охоронних систем являється відокремленість

охоронної системи, відеоспостереження та пожежної системи. Додаткове апаратне

забезпечення збільшує вартість, ускладнює монтаж та експлуатацію. Більшість сучасних

охоронних систем використовую для оповіщення SMS, але в сучасності більшість людей

має смартфони та мобільний інтернет, що дає в режимі онлайн відстежувати ситуацію в

приміщеннях. Також одним з недоліків являється велика ціна на самі датчики для

сучасних охоронних систем.

ІТ-Ідея 2017

35

Об’єднавши охоронну систему та пожежну сигналізацію ми позбулися додаткового

апаратного забезпечення по типу панелей оповіщення та модулів, що об’єднував шлейфи

датчиків.

В запропонованому виді всі оповіщення будуть надсилатися за допомогою Боту для

месенджеру «Телеграм». При несправності одноплатного комп’ютеру він може бути

легко замінений на інший. Датчики для Arduino Uno/MEGA мають вартість в рази меншу

ніж датчики для сучасних охоронних систем. Також використання розробленої

інтелектуальної охоронної системи є більш гнучким і, одна й та сама розробка в

стандартній збірці, може використовуватися як на невеликому підприємстві, так і в

невеликих магазинах, в побуті, в будинках на колесах.

Можливе використання в сільському господарстві на прикладі встановлення датчиків

СО2 та вологості в теплицях, що дасть можливість підвищувати ефективність

вирощування культур за рахунок постійного моніторингу необхідних показників. При

цьому охоронна та пожежна системи все так же будуть працювати.

Для подальшого розвитку інтелектуальної охоронної системи будуть розроблені сервіси

для аналізу отриманих даних за вибраний час роботи інтелектуальної охоронної системи.

Summary

The analysis of the market of intelligent security systems was carried out. Requirements for the

security system were selected and set. The hardware is selected. The software was developed

and a series of experiments was performed. Experiments showed that this software copes with

the task. Reducing the amount of hardware maintenance reduces the cost of intelligent security

systems. The versatility of the intelligent security system makes it possible to use it in a larger

number of areas than specialized ones.

ІТ-Ідея 2017

36

АНАЛІЗ ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ ТА

РОЗРОБКА МЕТОДИКИ КОДУВАННЯ

ІНФОРМАЦІЇ В КРИПТОГРАФІЧНИХ

ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ

Давиденко О.В. Науковий керівник – Кардашук В.С.


Вступ. Проблеми безпеки інформації за останні роки отримали виняткову актуальність,

при цьому забезпечення захисту інформаційних технологій приймає комплексний

характер. Серед різних методів захисту інформації (технічних, правових, організаційних

та інших) важливе місце займають криптографічні методи. Проект допоможе розробити

методику кодування інформації в криптографічних інформаційних системах на основі

аналізу схожих програмних засобів. Дослідження проводиться, щоб оцінити розроблену

методику шифрування інформації в криптографічних системах і поліпшити її.

Мета

Дослідження програмних засобів та методики кодування інформації, щоб розробити

більш гнучку та дешевшу програмну реалізацію криптографічного захисту.


Для роботи було обрано RSA криптографічну систему з відкритим ключем. Безпека

алгоритму RSA побудована на принципі складності факторизації. Будуть усунені

недоліки, властиві як симетричним, так і асиметричним методам криптографічного

захисту інформації, шляхом їх комбінованого використання.

Крім того, можна використовувати комбінацію апаратних і програмних механізмів

криптографічного захисту. Такий спосіб крипто захисту є досить надійним і не надто

дорогим.


У ході розробки були розглянуті методи та програмні засоби кодування інформації за

допомого криптографічного алгоритму RSA. Дана розробка являє собою методику

кодування інформації та покращення програмних засобів, спрямованих на кодуванні в

криптографічному захисті інформації .

Summary

The software tools and information coding development in cryptographic information systems

were investigated on the basis of RSA cryptographic algorithm. The weaknesses inherent in the

RSA encryption algorithm will be eliminated, and a more flexible and simplified software

implementation of cryptographic protection will be developed.

ІТ-Ідея 2017

37

ЗАХИЩЕНИЙ ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ

АВТОМАТИЧНОЇ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ

SSIP tool

Добрецова А.О., Крючков В.С.

Науковий керівник – Щербакова М.Є.

СНУ ім. В.Даля, м. Сєвєродонецьк

Вступ. На даний час існує проблема автоматичної обробки інформації, яка полягає у

тому, що існують програми, які виконують вузьке коло задач, такі як: зручний механізм

зберігання інформації, легкий доступ до неї, видача автоматично формованих звітів,

захист інформації від недоцільних змін та від випадкового видалення, адаптованість до

користувача. Програмні продукти, які виконують вище перелічені функції, потребують

високих характеристик комп’ютерів, достатньо стабільного бюджету та велику кількість

персоналу. Для вирішення цих проблем було запропоновано об'єднати можливості

існуючих програмних засобів у єдине ціле, забезпечити його коректну роботу та

адаптувати під потреби користувача.

Вихідний програмний продукт повинен:

– бути адаптований під користувача, тобто його інтерфейс буде мати вигляд звичного

бланку для заповнення, до якого звик персонал, але при цьому будуть додані нові

можливості, такі як: швидкий пошук інформації у базі, функції автоматичного вводу

повторюваної інформації, що значно збільшить швидкість роботи персоналу;

– мати швидкий доступ до архівів;

– підтримувати коригування інформації, яка знаходиться у базі;

– мати автоматичне формування звітів, які базуються на введеній у базу інформації та

наявність потрібних формул, які необхідні для підрахунку нестатичної інформації, яка

розраховується під час формування звітів;

– забезпечувати захист інформації від недоцільних змін та випадкового видалення;

– підтримуватись на комп’ютерах з малими технічними характеристиками.

Метою роботи є автоматизація обробки інформації на ВП ІОЦ ВАТ

«Лисичанськвугілля»


Для досягнення цієї мети в роботі сформульовані та вирішені наступні завдання:

– зроблено стислий огляд існуючого програмного забезпечення для автоматичної

обробки інформації і формування звітності;

– здійснено дослідження існуючих методів вирішення даної проблеми;

– визначені методи, які будуть використовуватися для кращої роботи програмного

забезпечення;

– зроблена модель адаптованого інтерфейсу користувача;

– почата розробка програмного забезпечення.

Загальна структура проекту Програма складається з інтерфейсу користувача, який забезпечує введення, коригування

та пошук інформації. Функціональна частина програми зчитує інформацію,

забезпечуючи зв'язок між інтерфейсом користувача і базою даних. Для запису інформації

ІТ-Ідея 2017

38

в базу вона обробляється і перетворюється в необхідний вид (рис. 1). Далі оброблена і

перетворена інформація потрапляє в базу. При цьому, запис інформації в базу і

зчитування її звідти можливо тільки, маючи спеціальне програмне забезпечення, яке і

дозволяє працювати з нею. Для запису і зчитування інформації окрім ПЗ необхідно

також знати структуру інформації у базі. Сама ж база представляється за допомогою

нетипізованих файлів, які зберігаються у зручній послідовності для швидкого пошуку

потрібної інформації. Безпосередньо з бази інформація вилучається для формування

звітів, які містять як статичні данні, так і автоматично розраховані. Звіти формуються

автоматично і мають формат, який залежить від типу вилученої з бази інформації. Для

забезпечення коректності вводу інформації вбудовано алгоритм, який заснований на

перевірці шляхом порівняння введених даних з контрольними сумами. Вбудовані

функції резервного копіювання для відновлення інформації.

Початок роботи

Введення

інформації

Перевікра


Обробка інформації

Коректно? КоригуванняПеретворення до

потрібного виду

Запис в базу

Кінець роботи

Рисунок 1 - Основний принцип роботи програми

Захищеність інформації досягається за рахунок того, що роботу з базою можна

виконувати тільки зі спеціальної програми, що виключає можливість стороннього

внесення змін. Так само за рахунок того, що вся інформація накопичується в базі, можна

легко зробити повернення до будь-якого зі станів, які вже є в базі.

Методи. Однією із основних особливостей даного програмного забезпечення є

мультизадачність. Вона включає в собі методи роботи декількох програмних засобів, що

дозволяє зробити процес обробки інформації найбільш зручним для користувача,

забезпечити стабільну роботу програми та її використання на комп’ютерах зі слабкою

продуктивністю. Це досягається за рахунок удосконалення та оновлення, а також

об'єднання декількох задач в одному програмному продукті.

Для перевірки коректності даних використовується метод контрольних сум, який

забезпечує стабільність зв'язку програми з базою даних.

ІТ-Ідея 2017

39

Захищеність інформації від сторонніх змін та випадкового видалення досягається

шляхом зберігання даних у нетипізованих файлах у вигляді послідовності чисел,

користувач не матиме доступ до цих файлів і це допоможе запобігти втраті даних. Також

буде організоване резервне копіювання файлів, що допоможе відновити втрачену

інформацію.


Спираючись на поставлені вимоги щодо розроблюваного програмного забезпечення, а

саме розробити систему для автоматичної обробки інформації, забезпечити формування

звітів і захист інформації від втрати та сторонніх змін, а також реалізувати адаптивний

графічний інтерфейс, було прийнято рішення використовувати для розробки інтегроване

середовище Visual Studio, а саме об'єктно-орієнтовану мову програмування C#, тому що

вона найбільш адаптована для програмних засобів даного типу, що потребують

формування звітів і видачу їх на друк. За основу були взяті такі існуючі програмні засобі,

як: MS Excel, Access та спеціалізовані програмні засоби, які орієнтовані на конкретні

задачі. В якості сховища даних використовуються не типізовані файли, зберігання яких

організовано за чіткою концепцією, яка дозволяє організувати швидкий пошук і обробку

інформації.

Результати На даний момент досягнуті наступні результати:

– проведено огляд та аналіз програмних продуктів;

– поставлені завдання для виконання;

– знайдено оптимальний метод зберігання та захисту інформації;

– сформовано адаптований графічний інтерфейс користувача;

– розроблено алгоритм роботи програмного засобу.

Висновки

Для вирішення поставленої задачі були проаналізовані методи, які дозволяють вирішити

проблему організації, зберігання та захисту інформації. За основу були взяті такі методи,

як: об'єднання декількох задач в одне ціле для досягнення стабільної роботи

програмного забезпечення, перевірка на коректність даних за допомогою метода

контрольних сум, зберігання даних у вигляді не типізованих файлів, що дозволяє

забезпечити захист від небажаних змін.

На підставі проведених досліджень був розроблений алгоритм, який описує роботу

програми в цілому, а також адаптований графічний інтерфейс користувача, який

допоможе при навчанні персоналу роботі з даним програмним засобом.

Надалі планується розробити програмне забезпечення, провести його тестування,

коригування, враховуючи виникненні проблеми та вподобання користувачів,

вдосконалити захист інформації та впровадити його на підприємство.

Summary

Were analyzed existing methods of data processing and protection, and creating reports. Also

was developed algorithm, which describes the main principles of the work program. An

adapted graphical user interface has been created. The problem of combining software were

solved by using multitask. This software will be implemented in production with its subsequent

supporting.

ІТ-Ідея 2017

40

МЕТОДИ ОБРОБКИ ТА АНАЛІЗУ ДАНИХ ДЛЯ

ПРОГНОЗУВАННЯ ЛІСОВИХ ПОЖЕЖ

Кіяшко О.М. Науковий керівник – Скарга-Бандурова І.С.


Вступ. Головним завданням при прогнозуванні природних надзвичайних ситуацій є

оцінка можливого ризику прояву та розвитку небезпечних явищ. Процес прогнозування

природних катастроф в більшій мірі заснований на використанні довготривалих

статистичних даних спостереження за тими чи іншими природними явищами.

До складу завдань прогнозування пожеж в лісі входять:

– оцінка поточної пожежної небезпеки за умовами погоди (вологість, температура,

напрям і швидкість вітру, температура точки роси, грозовий фронт, удари блискавки і

т.д.);

– прогнозування кількості лісових пожеж;

– прогнозування динаміки пожеж: площа поширення пожежі, - швидкість поширення

кромки; ймовірна швидкість поширення лісових пожеж;

– прогнозування енергетичних параметрів пожеж та можливої шкоди.

Відомо, що погодні умови (температура, вітер) впливають на виникнення лісових пожеж

і деякі показники пожеж, такі як погодний показник лісових пожеж Fire Weather Index

(FWI) [1], успішно використовують ці дані.

Мета

Метою проекту є підвищення якості прогнозування лісових пожеж за рахунок залучення

сучасних технологій обробки даних.


В роботі ставляться і вирішуються наступні завдання:

– аналіз математичних моделей, методів та підходів, що застосовуються у світовій

практиці для створення індикаторів пожежної небезпеки;

– уточнення переліку критеріїв, що використовуються для прогнозування лісових

пожеж;

– аналіз якості моделей, розрахованих за стандартними методиками і підходи до

аналізу даних в світовій практиці;

– вибір моделі Data Mining для прогнозування лісових пожеж.

Для визначення основних факторів, що впливають на ризик виникнення пожежі, були

проаналізовані дані по пожежам за липня по серпень 2016 року. Даний період був

обраний для аналізу, тому що в даний період всі можливі причини виникнення лісових

пожеж були активні. На підставі аналізу даних минулих років і фізичної моделі процесу

загоряння були виділені чотири фактори і визначено змінні, що впливають на дані

фактори.

Основні чинники, що впливають на ризик виникнення пожежі:

– антропогенний Р (А),

– через метеоумови Р (С),

– за влучним висловом лісонасаджень Р (Л),

ІТ-Ідея 2017

41

– ризик торф'яної пожежі Р (Т).

Виділені змінні, що впливають на кожен фактор.

З огляду на обмеженість доступу до вихідних даних, з всього набору позначених

факторів для цілей роботи використані відкриті метеорологічні дані, отримані

локальними датчиками на метеорологічних станціях. Перевага такого підходу полягає в

тому, що такі дані можуть збиратися в реальному часі та з дуже низькими витратами.

Використовуючи набір цих параметрів можливо оцінити ймовірність прояву лісових

пожеж. Відпрацювавши технологію на відкритих даних можливо створення методики

аналізу для умов України.


В проекті заплановано застосувати логістичну регресію та дерева рішень, у тому числі

алгоритми random forests для отримання прогнозних моделей пожежі. На даний момент

найкращі результати з точки зору точності прогнозування були отримані з

використанням дерев рішень.

Висновки

На даний момент оцінка природної пожежної небезпеки лісових масивів в Україні

проводиться на основі розрахунку індексів, що використовують наземні метеорологічні

вимірювання температури та вологості повітря, а також кількості опадів, що випали.

Розрахунок класу пожежної небезпеки проводиться за методикою Нестерова з

урахуванням регіональних особливостей по мережі діючих метеостанцій.

В результаті проведеного аналізу зроблено висновок, що існуючі на даний момент в

Україні методики вимагають модернізації для поліпшення якості прогнозів щодо

можливостей виникнення та оцінки потенціалу лісових пожеж. Існуючі математичні

моделі та приклади діючих закордонних систем говорять про принципову можливість

проводити більш глибоку обробку даних для прогнозування лісових пожеж в порівнянні

з існуючим рівнем обробки, прийнятим в згаданих вище системах моніторингу лісових

пожеж.

Використана література

1. Canadian Wildland Fire Information System. [Електронний ресурс]. URL :

http://cwfis.cfs.nrcan.gc.ca/home (дата звернення: 29.11.2017).

Summary

The paper include the following objectives: Analysis of mathematical models, methods and

approaches used in world practice for the creation of indicators of fire hazard; Clarification of

the list of criteria used to predict forest fires; Analysis of the quality of models, calculated

according to standard methods and approaches to data analysis in world practice. Developing

Data Mining Model for forecasting forest fires.

http://cwfis.cfs.nrcan.gc.ca/home

ІТ-Ідея 2017

42

ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ ДЛЯ

ОБМІНУ ІНФОРМАЦІЄЮ InfoNet

Крючков В.С. Добрецова А.О.


Вступ. Зараз кожна людина має потребу в інформації. В інформації про погоду, стану

здоров'я, навчанні, роботі, політики і взагалі будь-якої інформації. Для досягнення даної

мети люди дуже часто використовують Інтернет. Але крім загальнодоступної інформації

є так само і особиста або закрита. Зазвичай така інформація доступна тільки деяким

людям. І доступ до неї залежить від багатьох факторів. Найчастіше така інформація не

з'являється в загальному доступі. Але оскільки з нею так само треба працювати,

обмінюватися, люди найчастіше використовують якісь закриті ресурси з обмеженими

правами доступу і системою авторизації користувачів. Це дозволяє обмежити коло

людей, які можуть отримати доступ до інформації, якщо це необхідно.

Найчастіше такі системи використовуються в компаніях або підприємствах і дозволяють

проводити обмін інформацією всередині організації, виключаючи її витік. Всі такі

системи базуються на одному з двох методів побудови.

Перший з них це клієнт-серверні програми. Їх основна ідея полягає в тому, що є якийсь

сервер, на якому зберігатися вся інформація, і будь-які маніпуляції з нею відбуваються

через нього. А користувачам необхідно тільки встановити програмне забезпечення для

використання інформації на цьому сервері та авторизації всередині системи. Мінусом

даного підходу є те, що в разі виходу сервера з ладу, жодна людина не зможе отримати

доступ до інформації, що є критичним в наш час.

Другий метод побудови це на основі розподіленої мережі. Основний його концепцією є

розподіл повноважень між учасниками мережі. Що дозволяє позбавити мережу в

необхідності високопродуктивного сервера і велике сховище даних. А так же в разі

виходу одного з учасників, інша мережа продовжує своє функціонування. Однак це

накладає і негативний відбиток, такий як неможливість, отримати дані від учасника,

який покинув мережу.

На даний момент, всі виявлені програмні засоби покладаються саме на один з цих двох

принципів, то робить їх вельми незручними для великої кількості користувачів.

Мета

Метою даної роботи є створення програмного засобу, який буде враховувати всі

недоліки вже існуючих і усувати їх. При цьому, використовуючи всі їх плюси і

можливості.

Метод

Для реалізації даного завдання був обраний метод циклічного опитування. Він дозволяє

визначати працездатність серверної частини, і в разі її відмови переводити систему з

основного режиму роботи, а саме клієнт-серверного, в вторинний - розподілене.

Схема на рис. 1 показує приклад циклічного опитування з перемиканням режимів

роботи системи в залежності від працездатності серверної частини.

ІТ-Ідея 2017

43

Початок роботи

Запит сервера

Функціонує? НіНіТакТак

Працювати в

основному режимі

Працювати в

допоміжному

режимі

Kінець роботи

Рисунок 1 – Основний принцип роботи циклічного опитування з перемиканням роботи

При роботі системи в основному режимі будь-які файли, якими хочуть поділитися або ж

скористатися учасники даної мережі, будуть потрапляти, і зберігатися на сервері. У разі

виходу одного з учасників мережі це ніяк не вплине на її продуктивність і можливості.

При роботі системи в розподіленому режимі вся інформація буде зберігатися на

комп'ютері учасника володіє нею. Таким чином, немає необхідності в створенні сервера,

що збільшує стабільність роботи системи. Але в цьому випадку інформація з комп'ютера

учасника, який покинув мережу, буде недоступна.

При роботі системи в основному режимі додавання нового учасника вимагає тільки опис

його повноважень і реєстрації в базі. Так само це дозволяє не виконувати ніяких

додаткових маніпуляцій для визначення його пріоритетів.

При роботі системи в розподіленому режимі при появі нового учасника, потрібно буде

не тільки занести його в базу і авторизувати, але так само і перерозподілити

навантаження мережі серед її учасників з урахуванням вже нового. Це більш витратна

дію, але воно виконується тільки в разі виходу сервера з ладу і перехід мережі в

розподілене режим.


Для досягнення даної мети в роботі були сформульовані та вирішені наступні питання:

– зроблено огляд існуючих систем для обміну інформацією;

– проведений аналіз програмного забезпечення;

– проведено дослідження в основних напрямках розвитку;

– визначені плюси і мінуси найпоширеніших систем;

ІТ-Ідея 2017

44

– визначено набір інструментів найбільш підходящий для реалізації даного завдання;

– розроблений основний алгоритм роботи;

Загальна структура проекту являє собою дві частини, а саме клієнтську і серверну. (рис.

2). Залежно від режиму роботи, авторизація та реєстрація користувачів буде проводитися

по-різному. Вся інформація про користувачів, їх права та даних зберігатися в не

типізованому файлі.

ПК

ПК

ПК

ПК

ПК

Сервер

Сховище

Рисунок 2 – Приклад зв’язку між сервером та користувачами

Серверна частина забезпечує авторизацію користувачів, зберігання всієї інформації, яка

потрапила в систему, а так само управління правами доступу. У свою чергу, серверна

частина складається з чотирьох частин.

Перша з них - графічний інтерфейс для взаємодії з адміністратором і налаштування

системи. Друга - не типізований файл, в якому записані привілеї доступу і реєстраційні

дані користувачів. Третя - безпосередня сама база файлів, в якій зберігається вся

доступна інформація, яка оновлюється автоматично. І остання це служба Windows, яка

запущена на сервері і проводить реєстрацію, вхід, оновлення інформації в базі, а так

само опитування учасників.

Клієнтська ж частина, так само як і серверна розбита на кілька модулів, в даному

випадку два. Перший з яких забезпечує взаємодії користувача з програмою - інтерфейс.

А другий - є службою Windows для зв'язку клієнтської і серверної частин. Він забезпечує

прийом і обмін інформацією, дозволяє зареєструвати нового користувача в системі, а так

само виробляє обмін даними з сервером.

ІТ-Ідея 2017

45


За результатами розробки були досягнуті наступні результати:

– проведено огляд і аналіз програмних продуктів;

– поставлені завдання для виконання;

– враховані всі плюси і мінуси вже існуючих програм;

– розпочато розробку алгоритму роботи програми.

Користувачі взаємодіють з сервером й інформацією на ньому за допомогою

призначеного для користувача інтерфейсу. Для доступу до якого необхідно виконати

авторизацію в системі. Дані отримані від користувача передаються на сервер для

обробки, по захищеному каналу. Далі отримані дані перевіряються на наявність в

сховище і на дату змін, і при необхідності заносяться. Якщо сервер не доступний, то

інформація залишається у користувача, але стає загальнодоступною. Таким чином,

вирішується проблема доступу до інформації при тій чи іншій поломці, забезпечується

захист від стороннього впливу і витоку даних.

Висновки

При розробці даного програмного забезпечення було проведено дослідження аналогів і

їх аналіз. На основі даних матеріалів, були поставлені завдання для реалізації. Основний

упор в даній системі робиться на стабільність роботи і захищеність її даних.

На підставі отриманих даних, був розроблений основний алгоритм роботи програми, а

так само розпочато реалізацію графічний залишають. Метою даної розробки є готовий

програмний продукт, який має дуже широкий спектр використання. Він дуже зручний

для різноманітних фірм і компаній, а так само для будь-яких систем і мереж, в яких

присутній обмін інформацією. Після завершення даної розробки, планується її

подальшої впровадження на підприємства, для подальшого тестування і отримання

відгуків користувачів.

Summary

It was studied two main principles of creating system for data transferring. The most popular

system was investigated and analyzed. All advantages and disadvantages of existing systems

were taken into account. Algorithm of the main part of the program was developed. Also, work

was begun on graphical user interface for the server and client parts. It is planned to implement

this project to enterprises for its better testing, also for receiving feedback and wishes from the

users.

ІТ-Ідея 2017

46

МЕТОДИ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ

РОБОТИ БАЗ ДАНИХ В РЕАЛЬНОМУ ЧАСІ

Неудакіна Л.В.

Науковий керівник – Нестеров М.В.


Вступ. В наш час в усіх сферах професійної діяльності, де використовуються системи

управління базами даних (СУБД), основною проблемою є їх налаштування. Встановлені

за умовчанням значення параметрів налаштування не гарантують того, що система буде

підтримувати однаково високий рівень продуктивності протягом всього часу

користування БД. Основною причиною зниження продуктивності є несподіване

збільшення кількості користувачів БД. Для рішення цієї проблеми потрібні дорогі та

висококваліфіковані адміністратори баз даних (АБД), що може собі дозволити не кожне

підприємство. Існує й інше рішення, а саме – впровадження систем самоналаштування.

Системи самоналаштування СУБД усувають необхідність у адміністраторах баз даних,

що значно знижує вартість власності СУБД.

Метою дослідження є вирішення задачі покращення характеристик самоналаштування

для систем управління базами даних.

Метод

Проведені в роботі дослідження засновані на адаптивній нейро-нечіткій методиці та

рівнянні пропусків буфера, які використовувались при розробленні методу динамічного

самоналаштування бази даних.

Стислий опис Для досягнення мети було вирішено такі завдання:

дослідження існуючих методів і підходів до самоналаштування в системах

управління базами даних;

дослідження впливу різних стратегій налаштування продуктивності бази даних і

енергоефективності;

розробка методу динамічного самоналаштування бази даних на основі рівняння

пропусків буфера, отриманого з аналітичної моделі, і адаптивної нейро-нечіткої

методики обліку змін в розмірі бази даних при тривалому використанні програми бази

даних.

Результати розробки

Була запропонована архітектура самоналаштування продуктивності. Вона складається з

модуля, який обчислює вхідні параметри для нейро-нечітких модулів, а саме відношення

«біт-удар» (BHR), кількість активних користувачів і розмір бази даних. Модуль з

нечіткою перевіркою ґрунтується на базі правил і діє на блоковані входи для генерації

оціночних значень параметрів налаштування. Добре навчена нейронна мережа оцінює

значення параметрів налаштування з урахуванням поточного навантаження користувача,

BHR і бази даних середнього розміру [1].

Нейронна мережа, яка використовується в цій керуючій архітектурі, є прямою мережею

зворотного поширення. Використовувана функція активації є сигмоідальною функцією

ІТ-Ідея 2017

47

для всіх внутрішніх вузлів. Саме ця функція дає нейронній мережі можливість вчитися і

виробляти висновок, для якого вона не навчена. Проте, нейронні мережі потребують

чітко визначених наборів навчальних даних для їх належного функціонування. Вихідні

вузли мають чисту лінійну активаційну функцію генерації остаточних оціночних значень

для певних тестових вхідних даних.

Налаштування продуктивності було виконано на сервері Dell 74100 Server, що має 2,9

ГГц, на двох 6-ядерних процесорах, 16 ГБ оперативної пам'яті і 500 ГБ жорсткого диска.

Використовуваною СУБД була Oracle 10g з активним з'єднанням автоналаштування.

Використовуваний тип робочого навантаження був TPC-C, який являє собою сценарій

додатка обробки транзакцій. BenchMarkFactory використовувався для створення типу

робочого навантаження TPC-C. Отримані результати показують значне поліпшення часу

відгуку. Для користувачів <10 час відповіді двох методів майже однаковий.

Висновки В ході роботи були розглянуті основні методи самоналаштування СУБД. А саме:

статистичний підхід для ранжирування параметрів налаштування бази даних (SARD);

метод динамічного самоналаштування бази даних на основі рівняння пропусків буфера,

отриманого з аналітичної моделі; налаштування бази даних з використанням концепції

віртуалізації; налаштування на основі аналізу витрат-вигод; методи машинного

навчання; налаштування з використанням здатності навчання нейронних мереж і

здатності справлятися з неточним введенням даних нечіткої логіки та інші методи. Серед

усіх запропонованих методів, для подальшого дослідження, був обраний метод

динамічного самоналаштування бази даних на основі рівняння пропусків буфера,

отриманого з аналітичної моделі, і адаптивної нейро-нечіткої методики обліку змін в

розмірі бази даних при тривалому використанні програми бази даних. Цей метод

демонструє значне покращення продуктивності СУБД та здатен генерувати майже

прямий час відгуку, в порівнянні з методом автоналаштування зі збільшенням

навантаження на користувача. Це дозволяє АБД впроваджувати систему, яка має жорсткі

вимоги до часу відгуку.

Література

1. S. F. Rodd, U. P. Kulkarni, A. R. Yardi – Adaptive neuro-fuzzy technique for performance

tuning of database management systems, Springer-Verlag Berlin Heidelberg (2013)

Summary

Currently, in all areas of professional activity where database management systems (DBMSs)

are used, the main problem is their customization. The default settings of the settings do not

guarantee that the system will maintain an equally high level of performance throughout the

time of using the database. The main reason for the decline in performance is the unexpected

increase in the number of users of the database. To solve this problem, you need expensive and

highly skilled database administrators (ADBs), which not every enterprise can afford. There is

another solution, namely the introduction of self-tuning systems. System self-tuning DBMS

eliminates the need for database administrators, which significantly reduces the cost of

ownership of the database.

ІТ-Ідея 2017

48

ТЕХНОЛОГІЧНІ ПІДХОДИ ДО РОЗРОБКИ

ПЛАТФОРМИ «Ком’юніті для інновацій»

Севост'янов О.Р.



Вступ. Підвищення якості життя та привабливості м. Сєвєродонецьк та області є однією

з пріоритетних задач сучасності. На шляху до її реалізації, портал «Розвиток ком’юніті

для інновацій» має стати відкритим комунікаційним майданчиком за участі органів

місцевого самоврядування, бізнесу, наукової та інноваційної спільноти для висвітлення

інноваційних проектів розвитку міста та залучення активних, талановитих громадян до

проектів з розбудови сучасної громади.

Мета – розробка відкритої інтернет-платформи для підтримки ідей і проектів

інтелектуальної, творчої спільноти міста і регіону.


Проект націлено на реалізацію наступних задач:

Надання можливості доступу через Інтернет до унікальних для міста послуг.

Надання можливості усім бажаючим долучитися до процесів створення новітніх

технологічних рішень та послуг, як шляхом участі в розробці окремих проектів, так і

шляхом використання вже розроблених рішень.

Пошук джерел належного фінансування проектів.

Очікується, що портал дозволить:

підвищити рівень обізнаності населення щодо можливостей сучасних технологій,

розвитку інфраструктури, людського потенціалу та об’єктів природного фонду і

залучення населення до управління ними;

стимулювати співробітництво між навчальними закладами, науково-дослідними

установами і підприємствами регіонів;

стимулювати використання новітніх підходів та технологій з розбудови сучасного,

високотехнологічного, комфортного і безпечного міста

сформувати новий імідж для м. Сєвєродонецька, як міста в якому живуть успішні

люди та діє сильна громада;

Що буде відображено на сторінках порталу:

Данні про життєдіяльність міста.

Повна структурована інформація про поточні та перспективні інноваційні проекти в

контексті розвитку парадигми «Розумне місто».

Посилання на реалізовані проекти та їх візуалізація та/або вплив «до/після».

Інформація про те, як можна долучитися до виконання/фінансування проектів

Форми зворотнього зв’язку та форми для заповнення нових пропозицій.

Запити на партнерство або виконання робіт.

З метою зручного пошуку усі проекти та пропозиції, що містяться на порталі, будуть

поділені на 4-6 базових стратегічних напрямків розвитку міста.

Основні розділи:

І. Міжнародні проекти

ІТ-Ідея 2017

49

Тут будуть розміщуватися проекти, що виконуються за кошти та/або сприяння

міжнародної спільноти.

ІІ. Проекти (за напрямами)

У цьому розділі будуть розміщені поточні проекти, що виконуються відповідно до

визначених стратегічних напрямів розвитку міста / регіону.

Наприклад, в якості стратегічних напрямів пропонуються наступні 5 категорій:

1. Інфраструктура і транспорт.

2. Енергія, вода, сміття.

3. Управління і безпека.

4. Освіта, наука.

5. Громадяни та життя.

Кожний проект в будь-якій категорії має містити наступні атрибути:

Назва

Команда проекту

Мета

Короткий опис

Результати проекту

Що отримають жителі від реалізації проекту?

Чому інші міста можуть навчитись у вашому проекті?

Які наступні кроки в розвитку проекту?

Веб-сторінка проекту

ІІI. Продукти

У розділі надано інформацію та посилання на виконані проекти, які, наприклад, можна

завантажити на мобільний телефон і якими може скористуватися будь-яка людина. До

атрибутів з п. (ІІ) кожного завершеного проекту надається заключний звіт. У

заключному звіті відображається бачення майбутнього, включаючи дорожню карту та

програму дій. У звіті наводяться вказівки щодо того, як можна змінити існуючі зв’язки

міста, щоб стимулювати інновації, ділові можливості та створення робочих місць як у

створеному, так і в новоствореному секторі.

Розділ зворотного зв’язку також є доступним для обговорення результатів і покращення

роботи пропонованих рішень.

IV. Запити

Розділ створено для розміщення відкритих пропозицій щодо нових напрямів розвитку

громади; нових ініціативних проектів; пошуку партнерів для реалізації ідей; пошуку

джерел фінансування та засобів реалізації проектів; організації спільних заходів та

обговорення нагальних питань міста та регіону.

Пропозиції можуть надаватися як з боку виконавців, так і з боку замовників.

Технології, що використовуються для реалізації проекту – PHP, JavaScript, AJAX

Висновки

Портал має є відкритим комунікаційним майданчиком для висвітлення інноваційних

проектів розвитку міста. Його впровадження та активне використання має стати

запорукою залучення інтелектуальної та творчої спільноти міста для розбудови міста.

Summary

The goal is to develop an open internet platform to support the ideas and projects of the

intellectual, creative community of Severodonetsk city and the region.

ІТ-Ідея 2017

50

МОДУЛЬ РОЗРАХУНКУ ВАРТОСТІ

ДОСТАВКИ ЗАМОВЛЕННЯ WOOCOMMERCE

ДЛЯ ІНТЕРНЕТ-МАГАЗИНУ НА WORDPRESS

Швачка О.О. СНУ ім. В. Даля, м. Сєвєродонецьк

Вступ. З розвитком інтернет-технологій все більше набуває популярності інтернет-

магазини. Будь-яка фірма має можливість відкрити свій інтернет-магазин, на якому буде

пропонувати свої послуги або товари. Якщо потрібно швидко відправити замовлення

клієнту, можна скористатися різними сайтами й знайти ті служби експрес-доставки або

кур'єрські сервіси, які найкраще підходять.

Часи, коли основною конкурентною перевагою інтернет-магазинів була ціна товару

повільно, але йде. І на перший план виходить бажання споживача отримувати не просто

дешевий товар, але і сервіс - своєчасну доставку, різні способи оплати, оповіщення,

ввічливого кур'єра і т.д. Способи організації цих процесів загальновідомі, разом з тим,

наявність на сайті функцій підрахунку доставки в значній мірі скоротить час на пошук

сторонніх сервісів і покращить імідж сайту-продавця.

Метою роботи є розробка модуля розрахунку вартості доставки WooCommerce, та його

інтеграція з інтернет-магазином на платформі WordPress.



проаналізовані можливі аналоги даного модуля;

обрані засоби які будуть використані при розробці модуля;

визначені необхідні дані для обчислювання вартості доставки замовлення;

розроблено працездатну версію модуля та інтегровано його у працюючий інтернет-

магазин.

Інтернет-магазин, для якого виконується дана розробка працює з сервісом кур’єрської

доставки «КСЕ (Курьер Сервис Експресс)». Даний сервіс робить можливою доставку

замовлення інтернет-магазину у будь яку країну світу. Сервіс «КСЕ» має свої АРІ

методи та інструкції, саме за допомогою яких будуть виконуватися розрахунки та

інтеграція модуля з WordPress.

На сторінці інтернет-магазину модуль повинен бути у вигляді інформаційного блоку

(рис.1) та надавати інформацію про замовлення покупця, а саме:

Назва товару.

Вартість замовлення.

Вартість доставки замовлення.

Спосіб оплати.

Кнопку для підтвердження замовлення.

ІТ-Ідея 2017

51

Рисунок 1 – Зовнішній вигляд інформаційного блоку на сайті


Для розробки модуля були використані мови web-програмування PHP та JavaScript, а

також АРІ інструкції та методи сервісу «КСЕ». За допомогою PHP та з використанням

АРІ інструкцій сервісу «КСЕ» реалізовано основну функцію модуля: автоматичний

розрахунок вартості доставки замовлення. За допомогою JavaScript реалізовано

підключення модуля в панелі адміністратора інтернет-магазину на WordPress.

Висновки

Для реалізації поставленої мети було проведено аналіз можливих існуючих аналогів. За

результатами аналізу модуля з необхідними можливостями не було виявлено.

Функціональним призначенням розробки є автоматизація розрахунку вартості доставки

замовлення у інтернет-магазині. Результатом розробки є готовий модуль, працездатність

якого протестована на працюючому інтернет-магазині.

Summary

The goal of the work is to develop the WooCommerce module for integration with the online

store at CMS WordPress. The module is intended for automatic calculation of the cost of

delivery of goods from the Internet store to the customer, with the help of Courier Service

Express. In developing the module used PHP programming language and API instructions

"Courier Service Express".

The module must integrate smoothly with WordPress without interruption and must also

contain a configuration panel.

On the page of the online store, the module should be displayed as a graphic block, on the order

form for the customer of the online store.

ІТ-Ідея 2017

52

ІТ ДЛЯ НАВЧАННЯ ТА РОБОТИ

ІТ-Ідея 2017

53

САЙТ ДЛЯ ПРОФОРІЄНТАЦІЇ ТА

ТЕСТУВАННЯ ПОТЕНЦІЙНИХ АБІТУРІЄНТІВ

Бородін В.А., Бакітько Д.Е.


Вступ. Існує досить широкий спектр думок з поняттям «тест» і «тестування». В одних

роботах ці поняття чітко поділяються, в інших поняття «тестування» не вводиться,

оскільки за замовчуванням вважається, що це практично одне і те ж. Залежно від

предмета вимірювання виділяються тести педагогічні, психологічні, культурологічні та

ін. В енциклопедіях і словниках під тестом розуміють стандартизовані завдання (набір

завдань), за результатами виконання яких можна судити про психофізіологічні та

особистісні характеристики, а також про знання, уміння, навички випробуваного.

Макроструктуру тестового завдання можна привести до найпростішого знаменника:

завдання є за своєю суттю питанням, що має зміст і вимагає відповіді. Тестове завдання -

це завдання, до якого, крім змісту, пред'явлені наступні вимоги: однаковість інструкції

по його виконанню для всіх випробовуваних, адекватність інструкції формою і змістом

завдання, стислість, формулювання завдання у вигляді логічного висловлювання,

правильність розташування елементів завдання, наявність певного місця для відповідей,

однаковість правил оцінки відповідей в рамках прийнятої форми. Найбільш істотними

відмінностями тестових завдань від традиційних завдань і питань є наявність логічної

структури; зумовленість в діях учнів щодо послідовності їх дій і однаковість правил

оцінки отриманих відповідей.

Метою роботи є розробка сайту для проведення тестування та аналізу відповідей

користувачів, які проходили тест, давати можливість написати користувачеві

повідомлення і виводити рейтинг кращих проходжень тесту.


В процесі проектування розглядали сучасні сайти з тестами: як українські, так і

зарубіжні. Для нас було важливо виділити патерни, які можна було б використовувати

при створенні сайту. При проектуванні виходили з поточної тематичної моделі сайту і

того, що модель буде розвиватися. Для нас це означало, що базовий дизайн повинен

дозволити створити сайт в рамках наявних матеріалів, і при цьому створити можливість

для розвитку візуальної подачі. Розуміючи тенденції на розширення мобільної аудиторії

був зроблений акцент на адаптивність сайту. Крім того, сайт має бути простим;

виводити рейтинг абітурієнтів і вибирати кращих; вести базу даних про оцінки кожного

хто пройшов відповідний тест.


Для розробки сайту використано HTML, CSS. Основною мовою програмування є PHP. В

якості сервера використовувався Denver, база даних – MySQL.

Висновки. На даний момент реалізовано пряме введення даних на сайт - це допоможе не

тільки стежити за контролем відвідуваності, але й підтримувати зв'язок з абітурієнтами.

Велика увага була приділена тому, щоб зробити інформацію на сайті зручною для

читання. При проектуванні основних сторінок були враховані рекомендації W3 по

доступності контенту.

ІТ-Ідея 2017

54

ПРОГРАМНІ ЗАСОБИ МОНІТОРИНГУ

ЯКОСТІ ОСВІТИ

Височина Н.О.

Науковий керівник – Шумова Л.О.


Вступ. Сьогодні якість стає основним фактором, що визначає пріоритети прогресу у

високорозвинених країнах світу в усіх сферах життєдіяльності, в тому числі в освіті.

Актуальність задач підвищення якості освіти носить вічний характер, оскільки саме

йому відводиться провідна роль в забезпеченні відтворення необхідної кваліфікації

населення. Для розвитку пізнавальних і творчих здібностей, для підвищення якості знань

у процесі навчання навчальних предметів, і для вищих навчальних досягнень виникає

необхідність проведення моніторингових досліджень в загальноосвітніх школах по

виявленню факторів, що впливають на якість знань учнів.

Моніторинг якості освіти – це система збирання, оброблення, зберігання й поширення

інформації про освітню систему або окремі її частини, що орієнтована на інформаційне

забезпечення управління, дає змогу робити висновок про стан об’єкта в певний час і

може забезпечувати прогноз його розвитку. Реалізація моніторингу якості освіти

повинна спиратися на активне використання освітньої статистики, інформаційно-

комунікаційних технологій та на створення спеціалізованих інформаційно-аналітичних

систем і засобів, що дозволяють проводити оперативну обробку даних.

Актуальність створення такої системи полягає у тому, що на даний момент не існує

універсального засобу, котрий дозволив би супроводжувати моніторинг на всіх етапах. В

роботі запропоновані програмні засоби обробки та оперативного аналізу даних, що

дозволяють реалізувати завдання моніторингу якості освіти загальноосвітніх навчальних

закладах регіону.

Мета

Метою роботи є забезпечення раціонального використання інформаційно-

комунікаційних технологій у системі моніторингу якості освіти, створення

технологічного засобу, що дозволить забезпечити проведення моніторингу якості освіти

на всіх етапах.

Метод

Створення засобу автоматизації обробки даних на основі існуючих надбудов Microsoft

Excel.


Проаналізувавши існуючі аналоги, методи та засоби автоматизації, виявлено, що,

незважаючи на наявність схожих по функціональності програмних продуктів, багато з

них мають недоліки або зайву функціональність. Тому для вирішення завдань

моніторингу якості освіти актуальною залишається проблема вибору ефективних засобів

дистанційного тестування учнів та автоматизованої обробки даних тестування.

ІТ-Ідея 2017

55

Засіб розроблений на основі надбудови Microsoft Excel PowerQuery, що дозволяє

обробляти велику кількість даних, збирати їх з великої кількості файлів та таблиць у

єдину таблицю, що дає можливість швидко та легко проводити подальший аналіз та

створювати аналітичні звіти за результатами аналізу результатів.

Даний проект являє собою технологічний засіб, що дозволяє проводити автоматизовану

обробку даних тестування. Програмно-обчислюваний комплекс призначений для

проведення моніторингових досліджень якості освіти у загальноосвітніх навчальних

закладах.


Розроблено засіб автоматизації обробки даних тестування знань учнів загальноосвітніх

закладів. Даний засіб дозволяє обробляти результати тестування для створення єдиної

таблиці, завдяки якій аналіз даних буде здійснюватися набагато швидше, ніж на даних

момент. Також забезпечено виконання основних функцій: можливість автоматично

оновлювати дані, якщо у вихідних даних внесені зміни або були додані нові файли з

результатами моніторингу.

Висновки У результаті проведеної роботи отримано засіб, що спрощує обробку великої кількості

даних, але у подальшому планується створити середовище, у якому можливо реалізувати

проведення всіх етапів моніторингового дослідження від початку до кінця, яке буде мати

інтуїтивно зрозумілу «механіку» та не буде вимагати від користувача глибоких пізнань у

сфері інформаційно-комунікаційних технологій.

Summary The development of a technological tool that will allow automated processing of data. This tool

will reduce the time to process a large amount of information. As a result, the developed tool

will allow further analysis of the data more easily, since a single data table will be obtained

based on the result of the work of the technological tool, which is easier to analyze and create

analytical reports based on the results of the monitoring study. This development will be useful

for the Centers for Assessing the Quality of Education.

ІТ-Ідея 2017

56

МОДЕЛІ ПІДГОТОВКИ ТА ОБРОБКИ ДАНИХ

В СИСТЕМІ УПРАВЛІННЯ НАВЧАЛЬНИМ

НАВАНТАЖЕННЯМ ВНЗ

Коваленко Д.А., Нестеров М.В.


Вступ. Використання інформаційних технологій забезпечує вирішення багатьох проблем

вищої школи, зокрема, управління бізнес-процесами у вищих навчальних закладах.

Разом з тим, процеси створення, контролю і використання навчальних планів,

формування робочих навчальних планів, розподілу навчального навантаження між

кафедрами та викладачами ще не охоплені автоматизацією, що в значній мірі ускладнює

управління у цій сфері. Автоматизація дозволить суттєво скоротити час на розподіл

навчальних годин, забезпечить можливість виключити помилки при розробці та

корегуванні планів навчального навантаження. Зацікавленість питанням покращення

управління навчальним навантаженням у вищому навчальному закладі з використанням

інформаційних технологій висвітлювали у своїх працях багато зарубіжних та

вітчизняних науковців, зокрема Ю.В. Триус, Н. М. Подригало, Ю.М. Римар, В.Г.

Гриценко та інші, що також свідчить про актуальність даного питання.

Метою роботи є вивчення методів та моделей, що використовуються при управлінні

навчальним навантаженням та розробка інформаційної системи для автоматизації

управління навчальним навантаженням вищого навчального закладу.

Завдання дослідження:

– Провести аналіз завдань управління навчальним навантаженням та створити схеми

руху та обміну інформацією.

– Проаналізувати математичні моделі, що використовуються для задачі розрахунку

навчального навантаження у вищому навчальному закладі.

– Запропонувати та реалізувати систему управління навчальним навантаженням,

використовуючи Інтернет-технології, забезпечивши можливість формування розподілу

навчальної роботи для викладачів та завантаження файлів у форматі Excel.

Основні теоретичні відомості

Навчальне навантаження – обсяг роботи у годинах за всіма видами навчальних занять:

лекції, практичні, лабораторні, семінарські заняття і т.д. Вихідним документом, який

визначає перелік та обсяг нормативних і вибіркових навчальних дисциплін, а також

послідовність їх вивчення є навчальний план спеціальності. План навчального

навантаження викладачів і студентів формується виходячи з навчального плану, а також

контингенту студентів, структури навчальних підрозділів, аудиторного фонду і

нормативів на розрахунок навчального навантаження. Якість плану навчального

навантаження викладачів і студентів залежить як від якості вхідної інформації, так і від

ефективності її використання.

Процес розподілу і управління навчальним навантаженням на кафедру вищого

навчального закладу можна умовно розділити на 3 етапи.

Перший етап – отримання початкових даних. Початковими даними при розподілі

навчального навантаження є відомості, отримані з навчального відділу. При цьому

ІТ-Ідея 2017

57

необхідно вибрати з навчальних планів всіх спеціальностей денної та заочної форм

навчання дисципліни, які викладає кафедра.

Другий етап – визначення кількості годин навантаження по усіх видах занять, на кожну

академічну групу (підгрупу).

Третій етап – розподіл навчального навантаження по викладачам.

При розподілі навчального навантаження необхідно враховувати, що навантаження на

викладача не може перевищувати 600 годин на навчальний рік.

Схема інформаційних потоків, яка визначає систему комунікацій та зв’язків між

підрозділами ВНЗ, що беруть безпосередню участь в управлінні навчальним

навантаженням, показана на рис. 1.

Рисунок 1 – Схема інформаційних потоків

Зробимо опис математичної моделі розподілу навантаження на викладачів [4]. Підхід до

розподілу планованого об'єму навчального навантаження кафедри між викладачами

ґрунтується на представленні кафедри об'єктом, що має деякий об'єм різнорідних

ресурсів, які необхідно розподілити між викладачами оптимальним чином. Мета

розв'язання задачі - найбільш якісно та раціонально розподілити навчальне

навантаження між викладачами.

ІТ-Ідея 2017

58

Нехай D – кількість дисциплін; n – кількість викладачів; В1, В2,… Ві…Вn – навантаження

на кожного викладача; С1, С2,… Сj…Сk – види навчального навантаження (лекції,

практичні, лабораторні заняття і т.д.), k – кількість видів навчального навантаження.

Кількість годин по всім видам навантаження за дисциплінами дорівнює сумарному

навантаженню за викладачами:

D

i

n

jii BA

1 1

Необхідно врахувати, що навантаження по кожній дисципліні повинні бути розподілені

по викладачам:

xijt – розподілення j-го виду навчального навантаження i-ї дисципліни t-му викладачу;

n

i

k

jiijt Ax

1 1

, де i=1…D.

Необхідно врахувати, що обсяг навантаження викладача по певній дисципліні повинен

знаходитися в межах мінімально та максимально можливого даного навчального

навантаження:

D

iijij CxCС

1maxmin

На кожного викладача може бути розподілене навантаження, що не перевищує

максимально допустиме:

D

i

k

jijijt CCx

1 1max

Якщо певний вид навчальної роботи викладає один і той же викладач, то:

k

jijtx

1

1 , де i=1…D

Задача розподілу навантаження може бути визначена наступним чином: знайти такий

розподіл навантаження кафедри між викладачами по кожному з видів навчального

навантаження з урахуванням заданих обмежень, при якому розподіл буде оптимальним.

Опис проекту

Для автоматизації управління навчальним навантаженням вищого навчального закладу

була поставлена задача створення онлайн-системи, яка б мала наступні функціональні

можливості:

– Перегляд та редагування навчальних планів для ОКР «бакалавр» і «магістр».

– Забезпечення можливості групування дисциплін за семестрами, у яких вони

викладаються. Передбачення розподілу навчальних дисциплін за викладачами із

зазначенням назв академічних груп, у яких вони викладаються.

– Розрахунок розподілу навчальної роботи для викладачів окремо на осінній семестр,

весняний семестр та на рік у цілому.

– Можливість імпорту та експорту даних з використанням файлів формату Excel.


Для створення системи були обрані Інтернет-технології, які дозволяють реалізувати

описані вище характеристики. Для зберігання даних на сервері була обрана система

керування базами даних MySQL. Для створення зручного інтерфейсу користувача

ІТ-Ідея 2017

59

обрано мову програмування JavaScript (із бібліотекою JQuery) та інструменти

формування гіпертекстових сторінок HTML та CSS. Реалізація бізнес-логіки на

стороні сервера забезпечується мовою PHP. Для експортування даних у файл формату

Excel планується використання бібліотеки PHPExcel.

Розрахунок розподілу навчальної роботи для викладачів за допомогою онлайн-системи

наведено на рис. 2.

Рисунок 2 – Розділ онлайн-системи «Lectures»

Висновки

Здійснено дослідження сутності поняття навчального навантаження, розглянута

математична модель розрахунку навчального навантаження на викладачів. Для

автоматизації процедури управління навчальним навантаженням було вирішено

розробити онлайн-систему. Програмні технології, які застосовуються у процесі

розробки відповідають сучасним тенденціям розвитку інформаційних технологій та є

гнучкими до модифікації та розширення, що надає можливості для подальшого

розвитку. В перспективі користування системою дозволить зекономити час на розподіл

навчальних годин та забезпечити зменшення кількості помилок при обробці даних.

Summary

The research of a concept of an academic load is conducted, the mathematical model of

calculation of an academic load on teachers of a higher educational institution is considered.

It was decided to develop an online system of an academic load management in higher

education institution.

ІТ-Ідея 2017

60

НАВЧАЛЬНИЙ 3D ДОДАТОК СОНЯЧНОЇ

СИСТЕМИ

Шаповалов О.О., Бiлов В.В., Костиря Р.Г.


Вступ. На сьогоднішній день в системі освіти все частіше використовують навчальні

програми. Комп'ютерні навчальні програми складають великий клас засобів, що

відносяться до освітніх інформаційних технологій. Вони забезпечують підтримку

навчального процесу поряд з традиційними навчально-методичними засобами. Однак у

порівнянні з традиційними засобами комп'ютерні навчальні програми забезпечують нові

можливості, а існуючі функції реалізуються з більш високою якістю.

Метою проекту є поліпшити знання шкільної або студентської аудиторії щодо нашої

сонячної системи.

Стислий опис ідеї. Ідеєю даного проекту є створення навчального додатка, за

допомогою якого можна швидко отримати інформацію про сонячну систему та планети.

Котрий представляє собою віртуальний планетарій і обсерваторію.

Для реалізацій даного додатка були виділені три основні педагогічні задачі які

вирішуються за допомогою комп'ютерних програм: 1) початкове ознайомлення з

предметною областю, освоєння її базових понять і концепцій; 2) базова підготовка на

різних рівнях глибини і детальності; 3) проведення навчально-дослідних експериментів з

моделями досліджуваних об'єктів, процесів і середовища діяльності.

Дотримуючись концепції основних педагогічних задач, в проекті ставилася задача

реалізувати 3D візуалізовану сцену сонячної системи, враховуючи реальні фізичні та

геометричні параметри об'єктів сонячної системи та розробити точний синхронізований

рух всіх об'єктів сонячної системи для проведення студентами та школярами навчально-

дослідницьких експериментів. Також розробити інтерфейс для отримання студентам і

школярам науково теоретичного матеріал про сонячну систему та планети (рис.1).

Проблема яку вирішує проект. Наш додаток створено щоб компенсувати недоліки в

навчанні підлітків та студентів, а також викликати інтерес до предметної області.

Виконаний у вигляді гри він не буде викликати такого відторгнення у підлітків і

студентів і в той же час дозволить їм отримати інформацію про планети сонячної

системи.

Потенціальні користувачі та цільовий ринок. Проект націлений на шкільну та

студентську аудиторію (віком від 12 років і вище) . Програму можна використовувати в

освітніх установах безпосередньо в предметної області такої як Астрономія і розглядає

розділи такі як "Будова сонячної системи" і "Природа тіл Сонячної Системи". Так само

для цієї програми може бути використано у вільному навчанні для саморозвитку.

Основні аналоги - Интерактивная Солнечная система, Симулятор солнечной системы,

Solar System 3D, Солнечная система. Danik, Солнечная система HD, Трехмерный

симулятор солнечной системы - Solar System 3D Simulator

ІТ-Ідея 2017

61

В проекті були реалізовані:

Орбітальні характеристики обертання об'єктів навколо сонця або нульового об'єкта.

Орбітальні характеристики обертання об'єктів навколо власної осі.

Міжпланетні відстані.

Швидкість обертання об'єктів навколо сонця або нульового об'єкта.

Рисунок 1 – Зовнішній вигляд додатку

Технології, що використовуються для реалізації проекту.

Для реалізацій проекту було обране середовище розробки Unity3D яке є гнучкою і

потужною платформою для розробки двох- і тривимірних додатків, що працює на різних

операційних системах та ігрових приставках.

Висновок. В даному проекті виконано розробку 3D моделей планет, проведено

моделювання симуляцій сонячної системи безпосередньо з використанням 3D об'єктів і

спеціалізованих скриптів; створено інтуїтивний 3D інтерфейс. У перспективі даний

проект буде у вільному доступі, кожен навчальний заклад зможе експлуатувати його в

своїх цілях. Даний проект буде оновлюватися і привноситься нові функцій для

поліпшення роботи цього додатка. Так само в перспективі даний проект буде портований

для Android і ІОС.

SUMMARY

In this project, a simulator program for the solar system was implemented. Such works as:

development of 3D models of planets, simulation of solar system simulations directly using 3D

objects and specialized scripts development of an intuitive 3D interface were carried out. To

develop the program, the game engine Unity 3D was used. Also study materials and

information about the solar system. The project is designed for children and teenagers in

school. In the future this project will be freely available, each educational institution will be

able to exploit it for its own purposes. The program provides information about the planets of

the solar system. This project will be updated and new features will be introduced to improve

the performance of this application. In the future, this project will be free of charge.

ІТ-Ідея 2017

62

ІГРОВІ ТЕХНОЛОГІЇ, СЕРВІС, ДОЗВІЛЛЯ

ІТ-Ідея 2017

63

СМАРТАКВАРІУМ «AQUARA»

Хишев В.О., Коверга М.О., Фурса П.С.


Вступ. Акваріум – елемент інтер’єру, який привертає особливу увагу. Дуже часто

акваріум відіграє роль не лише естетичної речі, але і практичної, яка може бути цікавим

дизайнерським рішенням або засобом заповнити своє дозвілля. В такому випадку

акваріум може бути елементом зонування кімнати або джерелом нічного освітлення, яке

вдало поєднується з водним світом і плаваючими рибами. Також він виступає у ролі

діючої моделі природної водойми. Акваріум призначений для утримання та розвитку

водних тварин і рослин, а також для спостереження за їх життям і розвитком.

Облаштування акваріума є важливим чинником для умови життєзабезпечення риб і

рослин, що живуть у ньому. Часто догляд за рослинами й тваринами в акваріумі займає

багато вільного часу. Тому, якщо є потреба у більшій кількості вільного часу, то без

допомоги новітніх технологій не обійтись.

Метою роботи є створення приладу, який дає можливість утримувати акваріум без

втручання будь-кого, віддалено його обслуговувати й миттєво реагувати на проблеми,

які можуть виникнути в акваріумі.


Даний проект являє собою запрограмований прилад, який здійснюють моніторинг

окремих параметрів води й навколишнього середовища акваріума, управляє різними

пристроями, надає можливість отримувати інформацію. Розробка призначена для

управління різними системами життєзабезпечення: освітлення, годування, подача

повітря, фільтрація води, контроль температури. До складу приладу входять Arduino Uno

та датчики, які фіксують показники водного середовища та виводять їх на екран.

Проблема, яку вирішує проект

На сьогодні, більшість людей страждають від нестачі часу. Даний проект призваний

вирішити проблему економії часу та забезпечення найкращих умов утримання

акваріуму.

Основним конкурентами є китайські акваріуми Hoison та My Fun Fish. На відміну від

нашого проекту, Hoison не є універсальним, його робота залежить від втручання людини,

смартакваріум працює тільки разом з додатком і багато коштує. My Fun Fish – це

акваріум, який сам очищується й ніяких інших функцій більше не виконує, на відміну від

Aquara.

Переваги продукту полягають в універсальності проекту. Лише Aquara містить в собі

багато функцій і підходить до любого акваріуму. Даний прилад керується і через екран,

який іде в комплекті, і через додаток на смартфон. Смартакваріум реагує на будь-які

зміни в середовищі. Також смартакваріум максимально заощаджує ресурси, які

споживає. Пристрій можна вдосконалювати й допрацьовувати далі.

ІТ-Ідея 2017

64

Для реалізації апаратної частини проекту використовується Arduino Uno - апаратна

обчислювальна платформа, основними компонентами якої є плата вводу/виводу та

середовище розробки на мові Processing/Wiring. Також основними компонентами

пристрою є годинник реального часу на базі чіпу - модуль з автономним живленням від

батарейки-таблетки для отримання поточного часу; герметичний датчик температури,

який вимірює температуру води в акваріумі; дисплей для виводу інформації. На рис.1

представлена схема, за якою зібрано прилад.

Рисунок 1 – Схема приладу

Для реалізації програмної частини проекту використовується Arduino IDE -

безкоштовна програмна оболонка для написання програм, їх компіляції та

програмування апаратури.

Висновки. Під час виконання проекту були ретельно розглянуті найчастіші проблеми,

які виникають у людей під час догляду за акваріумом. Виходячи з цих проблем, були

винайдені рішення. Тому в даному проекті були проведені такі роботи: розробка, збірка,

програмування та тестування пристрою. Також здійснено підбір деталей, детально

розглянута й досліджена архітектура та сумісність один із одним кожного компоненту.

У перспективі смартакваріум буде допрацьовуватися, вдосконалюватися, розширювати

своє коло можливостей та здійснюваних функцій. У найближчий час, заплановано

створити додаток на Android, завдяки якому управління приладом буде створюватися

дистанційно й віддалено.

Summary

Massive distribution of smartphones and wireless Internet has generated a huge number of

monitoring projects. These are devices and applications that collect data on a particular issue

and automate the usual functions. And when it seems that this niche has exhausted itself, there

are such projects as Aquara. Aquara keeps you connected to your tank at all times so you have

a healthier, happier aquarium. Your Aquara makes sure that the equipment around your tank is

operating optimally 24/7. You can easily control and program your heaters, pumps, and even

dimmable LEDs.

ІТ-Ідея 2017

65

SMART MENU

Хоткін І.О., Покришка С.О., Федченко А.С., Михайлова А.О.


Вступ. Головний ресурс, який затребуваний в сучасному світі - час. Він цінний для

людини будь-якого роду діяльності. У зв'язку з цим створюються сервіси, що дозволяють

людям економити час. Одна із сфер людського життя, в якій з'являються подібні

інновації - споживання їжі. Ринок продовольства разом з ринком доставки їжі освоюють

нові технології і, особливо, інтернет. Так з'явився ринок foodtech. Однією з галузей

даного ринку є агрегатори доставки їжі - сервіси, що поєднують у собі різноманітні

доставки і онлайн-ресторани.

Метою створення сервісу є економія часу користувача при замовленні страв, за

допомогою створення зручного каталогу онлайн-ресторанів для різних міст України.

Стислий опис ідеї. Даний проект являє собою сайт, який поєднує у собі різноманітні

онлайн-ресторани та дозволяє замовити страви з будь-якого з них. Кожен користувач

може не тільки оформити замовлення, а й переглянути інформацію про доставки їжі, які

його цікавлять, а також залишити свою оцінку та відгук. Також, завдяки пошуку за

категоріями, користувач може легко знайти саме той ресторан, який підходить йому

найбільше і, що важливо, зробити це швидко. Ще однією перевагою сервісу буде

бонусна система, яка дозволить користувачам, особливо постійним, заробляти бали і

отримувати деякі позиції з меню безкоштовно або зі значною знижкою.

Проблема, яку вирішує проект

Об'єднання доставок і онлайн-ресторанів в одній базі для полегшення пошуку та

економії часу користувача та додаткова реклама для доставок і онлайн-ресторанів.

Потенційні користувачі. Потенційними користувачами сервісу є звичайні люди. Проект

корисний одночасно і для користувачів, і для власників доставок. Ця система може

працювати, як стартовий майданчик для нових доставок і додатковий засіб просування

для існуючих.

Основні конкуренти

Зарубіжні аналоги: ZakaZaka, Delivery Club, Just Eat, HungryHouse, Foodpanda.

Вітчизняні аналоги: Eda.ua.

Для реалізації проекту використовувалися PHP, Apache, jQuery, CodeIgniter.

Висновки. У перспективі проект буде впроваджений в експлуатацію. Додатково

планується створення додатку для смартфонів. Сервіс буде вдосконалюватися, а база

міст і онлайн-ресторанів буде поповнюватися.

Summary. Smart Menu service is gathering of Ukrainian deliveries. It was created to save

people time while ordering food because time is one of the main resources in the modern

world. It is easy to use and has a wide range of products offered. Service is useful for ordinary

users and owners of deliveries.

ІТ-Ідея 2017

66

КАТАЛОГ МУЗЕЇВ УКРАЇНИ

Рудий І.В., Федоряченко О.І.

СНУ ім. В. Даля, м Сєвєродонецьк

Вступ. В Україні з 1990 року по наші дні відвідуваність музеїв впала майже в половину,

ми хочемо запропонувати допомогу музеям таким чином піднявши рівень відвідуваності,

так як про деяких музеях люди можливо не чули, а перебуваючи в новому місті та маючи

відповідний інтерес можна відвідати і дізнатися для себе щось нове, і в деякому плані

допомогти музею.

Мета. Головною метою проекту є заклик до відвідування музеїв України, збільшення

інтересу і відповідно відвідуваності за рахунок використання інформаційних технологій,

а саме – створенню інтернет-ресурсу, що поєднує в собі повну інформацію про музеї та

цікаві міста.

Опис ідеї. Проект являє собою мультимовний web-сайт на якому зібрана інформація про

музеї України, що розділена за категоріями для зручності пошуку користувачами. До

кожного музею йде короткий опис, фото, адреса, графік роботи, і адреса офіційного

сайту, якщо такий є. Розташування музеїв можна подивитися на карті Google яка

прикріплена в окремій вкладці. Так само є вкладка для відгуків, де можна залишити свої

побажання / пропозиції сайту прямо з вашої сторінки в Twitter.

Завдання, які вирішує проект. Залучення українських та іноземних туристів,

полегшення пошуків туристами музеїв, підвищення рівня відвідуваності музеїв України.

Потенційні користувачі та цільовий ринок проекту – українські та іноземні туристи.

Основними конкурентами пропонованого продукту є: «Музеї і пам'ятники України»;

«Музеї світу»; «Музеї України»; «PROSTIR.MUSEUM»; «KudaGo»; «The British

Museum».

Переваги пропонованого рішення. З метою залучення користувачів саме до нашого

продукту в планах є створення досягнень за відвідування музеїв, збір балів і обмін їх на

подарунки або безкоштовні відвідування. В планах зробити мітки де можна купити

«Туристичну марку» і вивести посилання на скачування програми, яке б допомогло в

збиранні таким колекціонерам.

Висновки і перспективи подальших робіт. Зараз на web-сайті присутня базова

інформація про музеях, є карта з їх місцезнаходженням. У майбутньому, якщо проект

себе виправдає і зацікавить людей, планується створення бази даних музеїв, можливість

прокладати маршрут до музею, ділитися новинами в соціальних мережах і месенджерах.

Summary

The main goal of the project is to attract attention to the museums of Ukraine, increase interest

and attendance through the use of information technologies, namely the creation of an internet

resource that combines various services for informing about museums, exhibitions and

interesting places.

ІТ-Ідея 2017

67

ІГРОВИЙ ПРОЕКТ "Are you Alone?"

Тітов Ю.М., Рябоконь Д.А., Усик Р.Ю.

СНУ ім. В.Даля, м Сєвєродонецк

Вступ. Ігрова галузь є однією з найбільш популярних і перспективних в наш час. З

кожним роком ігрова область приваблює все більшу аудиторію. Кожна гра в наш час є

унікальною, але у кожній з ігор зберігаються ті ж основні риси, що і у ігор минулого

століття. Даний продукт є незалежним від усіх попередніх програм, представляє нову

структуру гри.

Мета. Гра містить розважально-навчальний контент. В процесі розробки проекту була

обрана сюжетна лінія дослідження світу і розгадки головоломок. Проект має жанр Інді-

хоррор від першої особи, з унікальною графікою, яка має барвисту отрисовку деталей.

Потенційні споживачі і цільовий ринок. Проект буде в загальному доступі, але з

віковим обмеженням 16+. Цільовою аудиторією програми є повнолітні користувачі, які

хочуть провести добре кілька годин в ігровому світі.

Сюжет: Гравцеві належить досліджувати світ, в якому з невідомих причин пропало все

населення. Світ сам по собі представлений в темних тонах, навряд чи в такому місці

варто очікувати чогось хорошого. У міру проходження гравець занурюється в похмуре

місце, в якому щоб вижити йому належить знайти і розгадати загадки різного рівня

складності, що б розкрити таємницю цього дивного місця.

Технології, використані при реалізації проекту

Unity - це інструмент для розробки двох-і тривимірних додатків та ігор, що працює під

операційними системами Windows, Linuxі OS X. Створені за допомогою Unity програми

працюють під операційними системами Windows, OS X, Windows Phone, Android, Apple

iOS, Linux, а також на ігрових приставках Wii, PlayStation 3, PlayStation 4, Xbox 360,

Xbox One і MotionParallax3D дисплеях (пристрої для відтворення віртуальних голограм).

Висновки

У перспективі, залишається безліч варіантів для удосконалення проекту, а саме введення

в гру більшої кількості головоломок і ігрових рівнів. Надалі в гру буде введений

мультикористувальницький режим.

Summary

The gaming industry is one of the most popular and promising in our time. Every year the

gaming area attracts an increasing audience. Each game in our time is unique, but each of the

games retains the same basic features as the games of the last century. This product is

independent of all previous applications, represents a new structure of the game.

ІТ-Ідея 2017

68

Перелік проектів, представлених на форумі ІТ-Ідея 2017

Назва

проекту Короткий опис пропонованої ідеї

Проектна

команда

Розробки для промисловості, економіки, агро-промислового комплексу

Система

візуалізації

великих

наборів

даних

Проект направлений на розробку компоненти відображення

великих наборів значень технологічних параметрів. В доповіді

надано результати пошуку найкращого алгоритму для спрощення

полігональних ланцюгів, що використовуються при візуалізації

даних.

Грушка М.О.

Система

моніторингу

міського

транспорту

Проект направлений на оцінку ефективності використання фільтру

Калмана в системах моніторингу міського транспорту, завдяки

аналізу отриманих даних на прикладі розрахунку прогнозованої

швидкості транспортного засобу та швидкості, одержаної шляхом

застосування безпосередньо цього фільтру.

Деркач М.В.,

Хишев В.О.

Науковий

керівник –

Скарга-Бандурова

І.С.

HypEco

Проект направлений на створення інформаційної системи збору та

аналізу викидів забруднюючих речовин від стаціонарних джерел;

інвентаризації наявних джерел впливу на стан атмосферного

повітря; вдосконалення ефективних методологій врахування

статистичних спостережень, визначення обсягів забруднення,

оброблення інформації для своєчасного групування комплексу

заходів щодо охорони атмосферного повітря й нарахування

податкових зобов’язань, складання звітностей, тощо.

Руденко М.С.,

Мірошніченко І.І.,

Сандулов В.Ю.

Науковий


Критська Я.О.

ІТ в біології та медицині

Аналіз

фоно-

кардіограми

Проект направлений на дослідження методів виділення та

підвищення точності оцінювання серцевих звуків плода шляхом

використання методів кластерізації.

Алдакимов А.Г.

Науковий


Білобородова Т.О.

Система

контролю та

аналізу

даних

добової

активності

людини

Проект направлено на підтримку психічного та фізіологічного

здоров’я людини шляхом дослідження, розробки і використання

спеціалізованої рекомендаційної системи з індивідуального

підбору параметрів добової активності.

Гусаченко О.М.,

Чернобровкіна

В.О.,

Старцева Ю.С.

Науковий



І.С.

Система

орієнтуванн

я для осіб з

вадами зору

Система орієнтування в навчальному корпусі СНУ ім. В. Даля для

осіб з вадами зору. Ідея проекту полягає у використанні для

орієнтування смартфону та пристроїв, що пов’язані в систему і

дозволяють користувачу отримувати інформацію про присутність

поруч з ним певних об’єктів і визначати свого положення відносно

них.

Лорія М.Г.,

Жидков А.Б.,

Тарасов В.Р.,

Колесник О.А.

ІТ-Ідея 2017

69

Персональні

записи

пацієнтів з

хронічними

захворюванн

ями

Інформаційна система на мобільному телефоні для пацієнтів з

хронічними захворюваннями, що надає можливість ведення

персональних записів, виконувати контроль і оцінку змін стану,

проводити аналіз даних.

Мiнайленко А.О.

Обробка природної мови, аналіз тексту, обчислювальна лінгвістика

Автоматизов

ана система

обробки

інформації з

соціальних

мереж

Проект направлений ра розробку методів та інформаційної

технології проектування автоматизованих систем обробки

інформації з соціальних мереж, зокрема виявлення проблем при

роботі з текстовими даними з соціальних мереж та підвищення

точності емоційної класифікації.

Баєв І.М.

Аналіз

потоку

текстової


Проект направлений на створення системи аналізу в режимі

реального часу потоку текстової інформації для визначення

значущих груп із потоку повідомлень за допомогою кластерного

аналізу з невідомою кількістю кластерів, легким масштабуванням

та великим порогом відмово стійкості.

Давіденко М.О.

Науковий


Захожай О.І.

Безпечні сервіси і технології

Засіб

забезпеченн

я безпеки

web-сервісів

Проект направлений на розробку моделей та інформаційної

технологія вибору засобів забезпечення безпеки web-сервісів

Акбаров О.В.

Науковий


Щербаков Є.В.

Охоронна

система

Проект представляє методи та інформаційні технології

проектування інтелектуальної охоронної системи з покращеними

характеристиками ефективності роботи та зниженням вартості

відносно аналогів за рахунок використання одноплатних

комп’ютерів.

Ардель О.В.

Крипто-

графічна

інформаційн

а система

Проект направлено на розробку методики кодування інформацій

для більш гнучкої та дешевшої програмної реалізації

криптографічного захисту. Обрано RSA криптографічну систему з

відкритим ключем.

Давиденко О.В.

SSIP tool

Проект представляє собою захищений програмний засіб

автоматичної обробки інформації для ВАТ «Лисичанськвугілля».

Захищеність інформації досягається за рахунок того, що роботу з

базою можна виконувати тільки зі спеціальної програми, що

виключає можливість стороннього внесення змін. Так само за

рахунок того, що вся інформація накопичується в базі, можна

легко зробити повернення до будь-якого зі станів, які вже є в базі.

Добрецова А.О.,

Крючков В.С.

Науковий


Щербакова М.Є.

Прогнозуван

ня лісових

пожеж

Проект направлений на підвищення якості обробки даних для

прогнозування лісових пожеж за рахунок залучення сучасних

підходів і технологій обробки даних. Заплановано застосувати

логістичну регресію та дерева рішень, у тому числі алгоритми

random forests для отримання прогнозних моделей пожежі.

Кіяшко О.М.

Науковий



І.С.

ІТ-Ідея 2017

70

InfoNet

Програмний засіб для обміну інформацією, що поєднує

можливості систем, побудованих за клієнт-серверною

архітектурою та розподілених мереж. Метою даної розробки є

готовий програмний продукт, який має дуже широкий спектр

використання.

Крючков В.С.

Добрецова А.О.

Підвищення

ефективност

і роботи БД

в реальному

часі

Проект присвячено вирішенню задачі покращення характеристик

самоналаштування для систем управління базами даних.

Дослідження засновані на адаптивній нейро-нечіткій методиці та

рівнянні пропусків буфера.

Неудакіна Л.В.

Науковий


Нестеров М.В.

Платформа

«Ком’юніті

для

інновацій»

Проект присвячено розробці відкритої інтернет-платформи для

підтримки соціальних та бізнес-проектів інтелектуальної, творчої

спільноти міста і регіону.

Севост'янов О.Р.

Науковий



І.С.

Розрахунок

вартості

доставки

замовлення

В проекті реалізовано модуль розрахунку вартості доставки

WooCommerce, проведено його інтеграцію з інтернет-магазинами

на платформі WordPress.

Швачка О.О.

ІТ для навчання та роботи

Сайт для

профорієнта

ції та

тестування

абітурієнтів

Проект призначений для проведення тестування та аналізу

відповідей потенційних абітурієнтів, які навчаються в технікумах

Питання тесту дозволяють підготуватися до вступу на 2(3) курс

університету для здобувачів, що отримали спеціальну середню

освіту.

Бородін В.А.,

Бакітько Д.Е.

Програмні

засоби

моніторингу

якості освіти

Засіб автоматизації обробки даних тестування знань учнів

загальноосвітніх закладів дозволяє заносити результати тестування

до єдиної таблиці, завдяки якій аналіз даних буде здійснюватися

набагато швидше, ніж на даний момент. Забезпечено виконання

основних функцій: можливість автоматично оновлювати дані,

якщо у вихідних даних внесені зміни або були додані нові файли з

результатами моніторингу.

Височина Н.О.

Науковий


Шумова Л.О.

English Best Проект присвячено розробці сайту для вивчення англійської мови

для початківців.

Квасов І.О.,

Лавриненко О.О.,

Алимов Ю.М.

Система

управління

навчальним

навантаженн

ям ВНЗ

Онлайн-система автоматизації управління навчальним

навантаженням вищого навчального закладу. Реалізовано функції

додавання робочих навчальних планів (РНП), вибірки даних з РНП

на поточний рік, формування навантаження для викладачів.

Коваленко Д.А.,

Нестеров М.В.

Навчальний

3D додаток

сонячної

За допомогою проекту можна швидко отримати інформацію про

сонячну систему та планети. Реалізовано 3D візуалізовану сцену

сонячної системи, враховуючи реальні фізичні та геометричні

Шаповалов О.О.,

Бiлов В.В.,

Костиря Р.Г.

ІТ-Ідея 2017

71

системи параметри об'єктів сонячної системи, розроблено точний

синхронізований рух всіх об'єктів сонячної системи для

проведення студентами та школярами навчально-дослідницьких

експериментів.

Ігрові технології, сервіс, дозвілля

Смарт

акваріум

«AQUARA»

Проект являє собою запрограмований прилад, який здійснюють

моніторинг окремих параметрів води й навколишнього

середовища акваріума, управляє різними пристроями, надає

можливість отримувати інформацію. Розробка призначена для

управління різними системами життєзабезпечення: освітлення,

годування, подача повітря, фільтрація води, контроль температури.

Хишев В.О,

Коверга М.О.,

Фурса П.С.

SMART

MENU

Проект поєднує у собі каталог різноманітних онлайн-ресторанів та

надає можливість замовити страви з будь-якого з них. Кожен

користувач може не тільки оформити замовлення, а й переглянути

інформацію про доставки їжі, які його цікавлять, а також залишити

свою оцінку та відгук.

Хоткін І.О.,

Покришка С.О.,

Федченко А.С.,

Михайлова А.О.

Каталог

музеїв

України

Проект являє собою мультимовний ресурс, що об’єднує

інформацію про музеї України, що розділена за категоріями для

зручності пошуку. До кожного музею йде короткий опис, фото,

адреса, графік роботи, і адреса офіційного сайту. Розташування

музеїв можна подивитися на карті Google.

Рудий І.В.,

Федоряченко О.І.

Гра

Are You

Alone?

Гра в жанрі Інді-хоррор від першої особи. Гравцеві належить

досліджувати світ, в якому з невідомих причин пропало все

населення. У міру проходження гравець занурюється в похмуре

місце, в якому щоб вижити йому належить знайти і розгадати

загадки різного рівня складності.

Тітов Ю.М.,

Рябоконь Д.А.,

Усик Р.Ю.

ІТ-Ідея 2017

72

Науково-популярне видання

ІТ-Ідея – 2017

Збірник науково-практичних праць

Головний редактор І.С. Скарга-Бандурова

Літературне редагування і коректура М.В. Деркач

Комп’ютерна правка, верстка Т.О. Білобородова

Технічний редактор М.В. Деркач

Підп. до друку 21.12.2017. Формат 60х84/16. Папір офсет. Гарнітура “Times New

Roman”. Ум. друк. арк. 1,5. Тираж 60 пр. Зам. № .

Видавець

Східноукраїнський національний університет

імені Володимира Даля

93406, м. Сєвєродонецьк, просп. Центральний, 59-а

e-maіl: [email protected],

[email protected]

mailto:[email protected]

ІТ-Ідея 2017

73

ОБКЛАДИНКА

Documents

Кафедра комп’ютерної інженерії ТІ СНУ ім. В.Даляidea.turion.info/asset/proceedings/IT_IDEA_2017... · 2017. 12. 20. · лабораторіях