Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute
Electronic Archive of Kyiv Polytechnic InstituteNot a member yet
72235 research outputs found
Sort by
Комплексне використання електролізу та протонообмінних паливних елементів для балансування пікових навантажень в електромережах
No full textУ роботі розглянуто можливість використання електролізу води у поєднанні з протонообмінними водневими паливними елементами (PEMFC) для балансування енергомереж України. Сучасні енергетичні системи стикаються з проблемою значних добових коливань у споживанні електроенергії, що змушує генеруючі потужності, зокрема ТЕС і АЕС, працювати у неекономічному режимі. Відсутність ефективного та масштабованого методу збереження електроенергії ускладнює підтримання стабільної роботи мережі. У роботі розглянута можливість перетворювати надлишкову електроенергію, що генерується у нічні години або в періоди низького попиту, у хімічну енергію водню шляхом електролізу води. У подальшому цей водень може бути використаний у паливних елементах для генерації електроенергії під час пікових навантажень. Таке рішення сприяє зниженню навантаження на основну генерацію, зменшенню викидів CO₂ та подовженню строку служби обладнання. Досліджено, що ефективність електролізу підвищується з ростом температури, що робить доцільним використання надлишкового тепла ТЕС або АЕС для підвищення ККД процесу. Розглянуто базові хімічні реакції, що відбуваються у паливному елементі, наведено графіки добового енергоспоживання для різних країн і доведено актуальність проблеми для глобального енергетичного сектору. Таким чином, запропонований підхід є перспективним як з технічної, так і з екологічної точки зору, з потенціалом для впровадження в промислових масштабах.This paper explores the possibility of using water electrolysis in combination with proton exchange membrane fuel cells (PEMFC) to balance Ukraine’s power grid. Modern energy systems face significant daily fluctuations in electricity consumption, which forces generating capacities—particularly thermal and nuclear power plants— to operate in inefficient modes. The lack of an effective and scalable method for storing electrical energy complicates the stable operation of the grid. The study considers the conversion of excess electricity, generated during nighttime or periods of low demand, into chemical energy in the form of hydrogen via water electrolysis. This hydrogen can then be used in fuel cells to generate electricity during peak load periods. This approach helps reduce the load on primary generation sources, lowers CO₂ emissions, and extends the operational life of power equipment. It has been found that the efficiency of electrolysis increases with temperature, making it reasonable to use surplus heat from thermal or nuclear power plants to improve the overall efficiency of the process. The study also examines the fundamental chemical reactions that occur in a fuel cell, presents daily electricity consumption graphs for various countries, and demonstrates the relevance of the problem to the global energy sector. Thus, the proposed approach is promising both from a technical and environmental standpoint, with the potential for industrial-scale implementation
Виявлення фішингу з використанням алгоритму глибокого навчання
No full textДипломна робота: 54 ст., 7 рис., 5 табл., 30 джерел.
Тема: Виявлення фішингу з використанням алгоритму глибокого навчання
Робота присвячена дослідженню та розробці методів виявлення фішингових атак
за допомогою технологій глибокого навчання. Розглянуто сучасні підходи до виявлення
фішингу та проаналізовано їх ефективність. Запропоновано новий метод на основі
глибоких нейронних мереж.
Об'єкт дослідження: процеси виявлення фішингових атак в мережі Інтернет.
Предмет дослідження: методи та алгоритми глибокого навчання для класифікації
фішингових та легітимних веб-сайтівDiploma Thesis: 54 p., 5 tabl., 7 fig., 30 sources.
Theme: Phishing Detection Using Deep Learning Algorithm
The work is dedicated to researching and developing methods for detecting phishing
attacks using deep learning technologies. Modern approaches to phishing detection are
examined and their effectiveness is analyzed. A new method based on deep neural networks
is proposed.
Object of research: processes of detecting phishing attacks on the Internet.
Subject of research: deep learning methods and algorithms for classification of
phishing and legitimate websites
Modernization of the acetic acid production facility
No full textРозглянуто шляхи вдосконалення виробництва оцтової кислоти шляхом модернізації кип’ятильника. Проаналізовано необхідність удосконалення кип’ятильника для покращення теплової продуктивності установки.The ways to improve acetic acid production through the modernization of the reboiler are considered. The need to upgrade the reboiler to enhance the thermal performance of the unit is analyzed
Strategic personnel management of the enterprise
No full textЗаплаткіна Г.Ю. Стратегічне управління персоналом підприємства − Кваліфікаційна робота на правах рукопису, містить 138 сторінок, 25 таблиць, 15 рисунків, 15 формул, 2 додатки. Перелік посилань нараховує 73 найменування.
Актуальність теми стратегічного підходу до управління персоналом та розробки мотиваційного механізму зумовлена зростаючим значенням людського капіталу в забезпеченні конкурентоспроможності та довгострокового розвитку організацій. У сучасних умовах динамічних ринкових змін, технологічних трансформацій та підвищення вимог до ефективності бізнес-процесів традиційні підходи до управління персоналом поступово втрачають свою результативність. Натомість стратегічно орієнтовані системи управління, що включають комплексно розроблені мотиваційні механізми, забезпечують можливість формування високопродуктивних команд, підвищення рівня залученості працівників та адаптації організацій до нових викликів. Такий підхід дозволяє оптимізувати використання трудового потенціалу, сприяти інноваційному розвитку та зміцнювати конкурентні позиції підприємства.
Зв’язок роботи із науковими програмами, планами та темами. Магістерську дисертацію на здобуття ступеня магістра виконано в Національному технічному університеті України «КПІ імені Ігоря Сікорського» (м. Київ) відповідно до планів науково-дослідних робіт кафедри менеджменту підприємств за темою «Стратегічне управління відновленням економіки України» (ДР 0123U101596).
Метою роботи є розвиток теоретичних положень та розроблення практичних рекомендацій щодо стратегічного управління персоналом підприємства Поставлена мета роботи обумовила необхідність вирішення таких завдань:
- розглянути сутність і значення стратегічного управління персоналом підприємства;
- дослідити сучасні технології управління персоналом;
- проаналізувати методи формування системи стратегічного управління персоналом підприємства;
- дослідити організаційну структуру управління персоналом ТОВ «ХХХ Сервіс»;
- проаналізувати поточні фінансові показники підприємства за останні 5 років та надати загальну оцінку господарської діяльності суб’єкту господарювання;
- проаналізувати структуру, стан та ефективність використання персоналу підприємства ТОВ «ХХХ Сервіс»;
- оцінити існуючу систему управління персоналом на підприємстві ТОВ «ХХХ Сервіс»;
- описати напрямки удосконалення системи стратегічного управління персоналом підприємства ТОВ «ХХХ Сервіс»;
- розробити стратегію управління персоналом підприємства ТОВ «ХХХ Сервіс»;
- надати економічне обґрунтування доцільності реалізації запропонованих заходів.
Об’єктом дослідження є стратегічне управління персоналом підприємства.
Предметом дослідження є методи та інструменти стратегічного управління персоналом підприємства, мотиваційний механізм стимулювання праці персоналу, що застосовуються для підвищення ефективності кадрової політики на підприємстві.
База дослідження - ТОВ «ХХХ Сервіс».
У магістерській роботі було використано такі методи дослідження: теоретичні: аналіз і синтез, порівняльний аналіз; емпіричні: анкетування; аналітичні: статистичний аналіз; аналіз динаміки показників, прогнозування.
Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні структури системи мотивації відповідно до сучасних тенденцій (інклюзивність, гнучкість, персоналізація) за рахунок використання удосконаленої методики оцінювання ефективності системи стимулювання персоналу, яка враховує не лише фінансові, а й поведінкові показники (залученість, задоволеність, лояльність) та виявленні невідповідності між чинними практиками стимулювання і реальними потребами працівників, що дозволило сформувати рекомендації щодо їх корекції.
Практичним значенням є сприяння підвищенню ефективності кадрової політики, покращенню мотивації та залученості працівників, зниженню плинності кадрів, а також формуванню стабільної та конкурентоспроможної команди ТОВ «ХХХ Сервіс».
Апробація результатів роботи: проект представлено керівнику бази дослідження, подано тези на тему «Мотивація персоналу в контексті принципів DEIB» на ХХІІ Міжнародну науково-практичну конференцію «Конкурентноспроможність національної економіки», що проходила в м. Київ 16-17 жовтня 2025 року.Zaplatkina G.Y. Strategic personnel management of the enterprise − the master's dissertation contains 133 pages, 25 tables, 15 drawings, 15 figures, 2 appendices. The list of links includes 73 items.
Relevance of the research topic. The importance of a strategic approach of human resource management and the development of a motivational mechanism is due to the growing significance of human capital in ensuring competitiveness and long-term development of organizations. In today's environment of dynamic market changes, technological transformations, and increasing demands for efficiency in business processes, traditional approaches to human resource management are gradually losing their effectiveness. On the other hand, strategically oriented management systems that include comprehensively developed motivational mechanisms enable the formation of highly productive teams, increase employee engagement, and help organizations adapt to new challenges. This approach allows for the optimization of labor potential, promotes innovative development, and strengthens the competitive position of the enterprise.
Connection of work with scientific programs, plans and topics. The master's dissertation for obtaining a master's degree was completed at KPI named after Igor Sikorskyi (Kyiv) in accordance with the plans of research works of the Department of Enterprise Management on the topic: " Strategic management of Ukraine's economic recovery " (No. DR 0123U101596).
The purpose of the work is to develop theoretical provisions and develop practical recommendations for strategic personnel management of the enterprise. The stated purpose of the work necessitated the need to solve the following tasks:
- consider the essence and significance of strategic personnel management in an enterprise;
- research modern personnel management technologies;
- analyze methods of forming a strategic personnel management system in an enterprise;
- research the organizational structure of personnel management;
- analyze the current financial indicators of the enterprise for the last 5 years and provide an overall assessment of the economic activity of the business entity;
- analyze the structure, status, and effectiveness of enterprise personnel utilization;
- evaluate existing personnel management systems (strategies) at the enterprise;
- describe areas for improvement in the enterprise's strategic personnel management system;
- develop a strategy for enterprise personnel management (motivational mechanism for stimulating personnel work);
- provide economic justification for the feasibility of implementing the proposed measures.
The object of research is a motivational mechanism for stimulating staff performance at the enterprise.
The subject of the study are methods and tools of the motivational mechanism for stimulating staff work, which are used to improve the effectiveness of personnel policy at the enterprise.
Research base: ХХХ Service LLC.
The following research methods were used in the master's dissertation: theoretical: analysis and synthesis, comparative analysis; empirical: questionnaires; analytical: statistical analysis; analysis of indicator dynamics, forecasting.
The scientific novelty of the study lies in improving the structure of the motivation system in line with current trends (inclusiveness, flexibility, personalization) through the use of an improved methodology for evaluating the effectiveness of the staff incentive system, which takes into account not only financial but also behavioral indicators (engagement, satisfaction, loyalty) and identifies inconsistencies between current incentive practices and the real needs of employees, which made it possible to formulate recommendations for their correction.
The practical significance is to promote the effectiveness of personnel policy, improve employee motivation and engagement, reduce staff turnover, and build a stable and competitive team of ХХХ Service LLC.
Approbation of the results of the work: the project was presented to the head of the research base, and abstracts on the topic “Staff motivation in the context of DEIB principles” were submitted to the XXII International Scientific and Practical Conference “Competitiveness of the National Economy,” held in Kyiv on October 16-17, 2025
Формування теоретико-графової моделі інформаційнопсихологічної ментальної війни
No full textУ роботі запропоновано розширену мережеву модель інформаційно-психологічних ментальних війн, яка базується на формалізації через ієрархію з п’яти рівнів та подальшому перетворенні її на мережу з використанням великих мовних моделей (LLM). Мета дослідження – удосконалити існуючу ієрархічну модель шляхом автоматичного розширення понятійної бази, виявлення нових семантичних зв’язків та їх кластеризації для глибшого аналізу структури ментального впливу. За допомогою LLM, отримано мережу з понад 300 ключових понять, які описують цілі, акторів, засоби, політики та результати ментальної війни. Проаналізовано зв’язки між елементами, сформовано граф мережі, який було проаналізовано і візуалізовано у системі Gephi. Результати показали, що ментальні війни формуються через комплекс взаємодіючих факторів, серед яких домінують символічні, емоційні та когнітивні механізми. Отримана модель може служити основою для подальшого дослідження інструментів психологічного впливу, акторів інформаційної дії, а також способів протидії таким формам війни
Нова парадигма в освіті: персоналізоване навчання на основі штучного інтелекту
No full textThe importance of Artificial Intelligence (AI) in modern times cannot be underestimated, as it has become a transformative force across nearly every aspect of society. AI is playing an increasingly important role in education, transforming traditional methods of teaching and learning toward more personalized, adaptive approaches. This study aims to reveal advantages and challenges of AI-enhanced personalized learning and offers an in-depth examination of AI in the educational sector, highlighting the importance of personalized learning. In the study, literature review was applied to examine the research topic in details and the findings were presented under two main headings as the advantages and difficulties of AI-enhanced personalized learning. The principal advantage of AI-enhanced personalized learning is utilizing advanced technologies to customize educational content for each student. By adjusting the pacing of lessons, AI ensures that students learn at a speed that suits their individual progress. It provides real-time feedback tailored to the unique needs, preferences, and cognitive abilities of each learner, enhancing their overall educational experience. This transformation holds great promise in significantly enhancing student engagement. By providing personalized content and immediate feedback, it encourages deeper involvement, motivating students to take an active role in their education. Additionally, this shift has the potential to improve academic performance by addressing individual learning needs. Ultimately, AI-powered personalized learning systems foster a more engaging, adaptive, and efficient educational environment. However, the widespread application of AI in education presents challenges, including ethical concerns like personal data privacy or security issues. The synthesis of the literature review reveals that there is a need for guidelines for responsible AI implementation in education. With careful planning and ethical consideration, AI can significantly enhance educational outcomes, offering a more inclusive and smart learning environment for diverse student populations.Важливість штучного інтелекту (ШІ) у сучасному світі важко переоцінити, оскільки він став трансформаційною силою практично у кожній сфері суспільства. ШІ знаходить все більше застосувань у освітній галузі, перетворюючи традиційні методи навчання на більш персоналізовані та адаптивні. Ця стаття пропонує глибоке дослідження ролі ШІ в освітньому секторі, акцентуючи увагу на значенні персоналізованого навчання та ролі освітніх технологій. ШІ у персоналізованому навчанні використовує передові технології для створення індивідуального освітнього контенту для кожного студента. Шляхом регулювання темпу уроків, ШІ забезпечує навчання з урахуванням індивідуального прогресу кожного учня, надає зворотний зв’язок у реальному часі, адаптований до унікальних потреб, вподобань і когнітивних здібностей кожного навчальника, покращуючи їх загальний освітній досвід. Ця трансформація збільшує залученість студентів, надаючи персоналізований контент та миттєвий зворотний зв’язок, що стимулює більшу залученість і мотивує студентів брати активну участь у своєму навчанні. Крім того, ШІ має потенціал покращити академічні результати, враховуючи індивідуальні потреби в навчанні. Системи персоналізованого навчання, з застосування ШІ, сприяють більш залученому, адаптивному та ефективному освітньому середовищу. Однак широке впровадження ШІ в освіту ставить перед собою виклики, включаючи етичні питання. Стаття досліджує потенційні переваги та виклики систем персоналізованого навчання, підсилені ШІ, підкреслюючи потребу в рекомендаціях щодо відповідальної реалізації ШІ в освіті. Дослідження показують, що за умови ретельного планування та етичного урахування ШІ може значно покращити освітні результати, пропонуючи більш інклюзивне та ефективне освітнє середовище для різноманітних студентських аудиторій
Система геопросторового аналізу знімків місцевості з використанням технологій штучного інтелекту
No full textМагістерська дисертація
складається з одинадцяти розділів,
містить 34 таблиці, 9 додатків та 57
джерел – загалом 132 сторінки.
Об`єкт дослідження: система
геопросторового аналізу знімків
місцевості з використанням
технологій штучного інтелекту.
Мета магістерської дисертації:
метою роботи є автоматизація
процесів геопросторового аналізу
супутникових знімків, що
передбачає автоматичне
виявлення військових об’єктів,
визначення зон їх скупчення,
відстеження динаміки переміщень
та формування аналітичних
матеріалів.
У першому розділі проведено
аналіз предметної області
геопросторового аналізу та
дистанційного зондування Землі,
розглянуто сучасні задачі обробки
знімків, а також основні напрями
застосування таких систем у сфері
оборони та безпеки.
У другому розділі здійснено огляд і
порівняльний аналіз існуючих
рішень та платформ у галузі
геопросторової аналітики,
визначено їхні переваги й недоліки,
а також обґрунтовано необхідність
розроблення власної системи.
У третьому розділі сформульовано
функціональні та нефункціональні
вимоги до системи, з урахуванням
особливостей обробки
мультичасових знімків, вимог до
точності, масштабованості та
інтеграції з GIS-платформами.
У четвертому розділі описано
сценарії використання системи,
визначено основні ролі та ключові
варіанти взаємодії з модулями
системи.
У п’ятому розділі розроблено
архітектуру системи, наведено
структурну схему, що відображає
основні компоненти програмного
комплексу та взаємозв’язки між
ними.
У шостому розділі обґрунтовано
вибір технологій та інструментів
для реалізації системи.
У сьомому розділі описано
підготовку та обробку вхідних
даних, зокрема супутникових
знімків і синтетично згенерованих
наборів даних, необхідних для
навчання та тестування моделей.
У восьмому розділі реалізовано
модулі детекції об’єктів,
кластеризації та відстеження руху
військової техніки на
мультичасових знімках із
використанням методів
комп’ютерного зору та аналізу
часових рядів.
У дев’ятому розділі здійснено
інтеграцію розроблених
компонентів у єдину систему,
описано загальну логіку її роботи
та інтерфейсні рішення для
представлення результатів
аналізу.
У десятому розділі проведено
тестування системи,
проаналізовано результати
експерименті.
В одинадцятому розділі розглянуто
можливості комерціалізації та
впровадження розробленої
системи у вигляді стартап-проєкту,
проаналізовано ринкові
перспективи та сформовано
стратегію впровадження.The explanatory note consists of
eleven sections, contains 34 tables, 9
applications and 57 sources - a total
of 132 pages.
The object of study: a system for
geospatial analysis of terrain images
with AI support.
The aim of the masters degree
thesis: the aim is the automation of
geospatial analysis processes for
satellite images, which includes the
automatic detection of military
objects, identification of their
concentration zones, tracking of
movement dynamics, and
generation of analytical materials.
In the first chapter, the subject
domain of geospatial analysis and
Earth observation is analyzed,
modern challenges of processing
шьфпуі are reviewed, and the main
application areas of such systems in
the fields of defense and security are
identified.
In the second chapter, a review and
comparative analysis of existing
geospatial analytics platforms and
solutions is conducted, their
strengths and weaknesses are
identified, and the rationale for
developing a system is substantiated.
In the third chapter, functional and
non-functional requirements for the
geospatial analysis system are
defined, taking into account the
specifics of multi-temporal imagery
processing, accuracy requirements,
scalability, and integration with GIS
platforms.
In the fourth chapter, system use
cases are described, key user roles
are identified, and the main
interaction scenarios with the
system’s modules are outlined.
In the fifth chapter, the system
architecture is developed, including a
structural diagram that illustrates the
core components of the software
system and the relationships
between them.
In the sixth chapter, the selection of
technologies and tools for system
implementation is justified.
In the seventh chapter, the
preparation and preprocessing of
input data are described, including
satellite imagery and synthetically
generated datasets used for model
training and evaluation.
In the eighth chapter, object
detection, clustering, and movement
tracking modules are implemented
for analyzing military equipment in
multi-temporal imagery using
computer vision techniques and time-
series analysis.
In the ninth chapter, the developed
components are integrated into a
unified system, and the overall
system logic as well as interface
solutions for presenting analytical
results are described.
In the tenth chapter, system testing is
conducted, experimental results are
analyzed.
In the eleventh chapter, the
possibilities for commercialization
and real-world deployment of the
developed system as a startup
project are considered, market
prospects are analyzed, and an
implementation strategy is proposed
Використання технологій штучного інтелекту для моніторингу умов праці
No full textУ роботі розглянуто можливості використання технологій
штучного інтелекту для моніторингу умов праці на підприємствах.
Проаналізовано сфери застосування інтелектуальних систем у галузях, де
забезпечення безпечних умов праці є критичним. Розглянуто можливості
інтегрування машинного навчання, нейронних мереж та сенсорних систем у
комплексні платформи моніторингу виробничого середовища. Показано, що
використання даних технологій сприятиме швидшому виявленню відхилень від
зазначених норм для мікроклімату, рівнів шуму та можливості оцінювати
поточні та потенційні ризикиThe article considers the possibilities of using artificial intelligence
technologies to monitor working conditions at enterprises. The areas of application of
intelligent systems in industries where ensuring safe working conditions is critical are
analysed. The possibilities of integrating machine learning, neural networks and sensor
systems into comprehensive production environment monitoring platforms are
considered. It is shown that the use of these technologies will facilitate faster detection
of deviations from specified standards for microclimate and noise levels and enable
assessment of current and potential risk
ВЕБ-орієнтована розробка програмного забезпечення. Частина 1. Основи роботи із структурою документу
No full textУ навчальному посібнику «ВЕБ-орієнтована розробка програмного забезпечення. Частина 1. Основи роботи із структурою документу. Курс лекцій» викладено матеріали, які охоплюють всі аспекти використання HTML для створення структури, елементів та інтерактивності веб-сторінок. Посібник містить відомості про структуру HTML-документів, основні теги та їх призначення, роботу з формами, таблицями, зображеннями, а також інтеграцію мультимедійного контенту. Особлива увага приділена стандартам HTML, організації семантичної розмітки, доступності веб-контенту та використанню сучасних практик побудови адаптивних і функціональних веб-додатків.
У посібнику наведено практичні приклади, контрольні запитання для самоперевірки та додатки з рекомендаціями щодо перевірки HTML-документів, поширених помилок і способів їх уникнення. Також запропоновано чеклісти для підвищення якості створюваних веб-сторінок і рекомендації для оптимізації продуктивності та доступності