PROBLEMS IN PROGRAMMING
Not a member yet
761 research outputs found
Sort by
Управління процесом координації у соціотехнічній системі
No full textThe article considers the theoretical principles of management of the coordination process in the socio-technical system; the base of corporate knowledge of the IT company is investigated; the problems of using the company's corporate knowledge base are analyzed; the directions of transformation of the corporate knowledge base are outlined; the types of spaces in the base of corporate knowledge and methods of their management are defined. The main characteristics of the socio-technical system are considered, which ensure success in the intensified competition and at the same time characterize the level of development of the new managerial thinking. The study clarifies the effects of information technology on the activities of human organizations and markets, the importance of coordination in many types of systems. The article identifies the main components of coordination, forecasts about the possible consequences of reducing coordination costs. Considerable attention in the article is paid to the peculiarities of construction and adjustment of management processes of corporate knowledge bases of socio-technical systems; methodological approaches and practice of ensuring the management of the coordination process in the socio-technical system. there is a tendency to accelerate the emergence of various species. The article identifies the main directions of transformation of the corporate knowledge base, outlines the prospects for further development of management of the coordination process in the socio-technical system. As a result, the types of spaces in the corporate knowledge base are identified and recommendations for methods of managing them are offered.Problems in programming 2020; 4: 98-109У статті розглядаються теоретичні засади управління процесом координації у соціотехнічній системі; досліджено базу корпоративних знань ІТ-компанії; проаналізовано проблеми користування базою корпоративних знань компанії; накреслено напрями перетворення бази корпоративних знань; визначено типи просторів у базі корпоративних знань та методи керування ними. Розглянуто основні характеристики соцiотехнiчної системи, якi забезпечують успiх у загостренiй конкурентнiй боротьбi i одночасно характеризують рiвень розвитку нового управлiнського мислення. З проведеного дослідження стає зрозумілим наслідки впливу інформаційних технологій на діяльність людських організаціях та ринки, важливість координації у багатьох видах систем. У статті визначено основні компоненти координації, здійснено прогнози про можливі наслідки скорочення координаційних витрат. Значну увагу в статті приділяється особливостям побудови та налагодження процесів керування базами корпоративних знань соціотехнічних систем; методичним підходам і практиці забезпечення керування процесом координації у соціотехнічній системі. Прослідковується тенденція до прискорення появи різноманітних видів. Також визначено основні напрями перетворення бази корпоративних знань, окреслено перспективи подальшого розвитку керування процесом координації у соціотехнічній системі. В результаті визначено типи просторів у базі корпоративних знань та запропоновано рекомендації щодо методів керування ними.Problems in programming 2020; 4: 98-10
Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні
Get PDFThe paper considers the main aspects of modern technologies applied for knowledge analysis to obtain information from Big Data. The analysis of the current state of research in this area shows that background knowledge subject areas of user interest represented by domain ontologies can be used both in order to effectively analysis of information acquried from certain sets of Big Data, and to make this acquisition more useful. With the help of such ontologies, users can formally describe the scope of their information needs, define the structure of the required information objects and explicitly highlight critical for current task domain aspects. Subject of rocessing in the semantics analysis of Big Data is their metadata usually represented by unstructured natural language text. We need to standardize the representation of meta-descriptions wit use of appropriate ontologies that determine the structure and content of individual elements of metadata.Problems in programming 2020; 4: 55-70В роботі розглядаються основні аспекти застосування сучасних технологій менеджменту знань для здобуття інформації з Big Data. Як показує аналіз сучасного стану досліджень у цій сфері, для того, щоб ефективно визначати, яку саме інформацію можна отримати з певних наборів Big Data, так і зробити це здобуття більш корисним (наприклад, недоцільно здобувати вже відомі або наочні правила), потрібно застосовувати фонові знання, які містяться в онтологіях предметних областей, що цікавлять користувачів. За допомогою таких онтологій користувачі можуть формально описувати сферу своїх інформаційних потреб, задавати структуру потрібних інформаційних об’єктів та явно виділяти ті аспекти предметної області, які є важливими для поточної задачі. Це викликає необхідність у засобах пошуку або створення онтологій, які відповідають задачі користувача. Предметом обробки в процесі аналізу семантики Big Data є їх метадані, в яких відомості про зміст Big Data, як правило, представлені неструктурованим природномовним описом. Тому виникає потреба у стандартизації подання метаописів з використанням відповідних онтологій, які визначають структуру та семантику окремих елементів метаданих. Застосування методів Data Mining дозволяє здобувати необхідні знання з неструктурованих елементів таких метаданих. Новизна досліджень, які запропоновані у цій роботі, полягає у тому, що фонові знання, які використовуються для аналізу Big Data та їх метаописів, генеруються автоматизовано відповідно до поточної задачі користувача (на основі семантично розмічених Wiki-ресурсів та пов’язаних з ними онтологій), що забезпечує більш пертинентний підбір наборів Big Data, з яких здобуваються потрібні користувачеві знання. Такий підхід дозволяє зменшити обсяг вибірки, що обробляється, та зменшити час та складність її аналізу.Problems in programming 2020; 4: 55-7
Інтонаційна виразність тексту при програмному озвучуванні
No full textAs the amount of media content increases, there is a need for its automated sounding with the most accessible built-in and mobile means. The factors influencing the formation of different intonations were analyzed in the article, the dependences of the change of sound characteristics in accordance with the intonations were mathematically described. In the course of the study, the numerical analysis of sentences was improved using the moving average method for smoothing audio recording, approximation lines for approximate generalization of emotions as mathematical functions, and Fourier transform for volume control. The obtained dependences allow to synthesize the necessary intonations according to the punctuation of the sentence, the presence of emotionally colored vocabulary and psycho-emotional mood of the speaker when reading such a text.As a result of our study, software for emotional sounding of texts was developed, which provides the perception of audio information easier, clearer and more comfortable based on the use of built-in processors of mobile devices.Problems in programming 2021; 2: 76-84Із збільшенням обсягів медіа-контенту виникає потреба в його автоматизованій обробці, зокрема озвучуванні, за допомогою найбільш доступних вбудованих та мобільних засобів. Тому було проаналізовано фактори, що впливають на формування різних інтонацій, математично описано залежності зміни звукових характеристик відповідно до інтонацій. У ході роботи чисельний аналіз речень було удосконалено за допомогою методу ковзного середнього для згладжування аудіо запису, ліній апроксимації для наближеного узагальнення емоцій як математичних функцій та перетворення Фур’є для регулювання висоти звуку. Отримані залежності дозволяють синтезувати потрібні інтонації відповідно до пунктуації речення, наявності в ньому емоційно забарвленої лексики та психоемоційного настрою мовця при прочитанні подібного тексту. В результаті виконання роботи було розроблено програмне забезпечення для емоційного озвучування текстів, яке робить сприйняття аудіо-інформації легшим, зрозумілішим і більш комфортним, на основі використання вбудованих процесорів мобільних пристроїв.Problems in programming 2021; 2: 76-8
Аналіз методів машинного навчання в задачі класифікації документів
Get PDFCurrent situation with official documentary in the world, and especially in Ukraine, requires tools for electronical processing. One of the main tasks at this field is seal (or stamp) detection, which leads to documents classification based on mentioned criterion. Current article analyzes some of existed methods to resolve the problem, describes a new approach to classify documentary and reflects dependence of model accuracy to input data amount. As a result of this work is a convolutional neural network that classify 708 out of 804 images of official documents correctly. A corresponded percentage of model accuracy is 88.03, despite the fact of bias presence in input data.Problems in programming 2020; 4: 81-87Публикация рассматривает методы классификации документов по наличию в них печати. Для этого проанализировано уже существующие методы решения данной задачи, предложено модель сверточной нейронной сети для классификации документов, а также отображено зависимость корректности работы нейронной сети от количества входных данных, на которых обучается модель. В результате получено нейронную сеть, которая классифицирует документы по наличию печати с точностью немного больше 88 %.Problems in programming 2020; 4: 81-87Публікація досліджує методи класифікації документів за наявністю печатки. Для цього, по-перше, проаналізовано вже існуючі методи вирішення поставленої проблеми; по-друге, запропоновано модель згорткової нейронної мережі для класифікації документів; по-третє, відображено залежність коректності роботи нейронної мережі від кількості вхідних даних, на яких навчається модель. В результаті отримано нейронну мережу, що класифікує документи за наявністю печатки з точністю трохи більше ніж 88 %.Problems in programming 2020; 4: 81-8
Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології
Get PDFDespite the neuroevolution of augmenting topologies method strengths, like the capability to be used in cases where the formula for a cost function and the topology of the neural network are difficult to determine, one of the main problems of such methods is slow convergence towards optimal results, especially in cases with complex and challenging environments. This paper proposes the novel distributed implementation of neuroevolution of augmenting topologies method, which considering availability of sufficient computational resources allows drastically speed up the process of optimal neural network configuration search. Batch genome evaluation was implemented for the means of proposed solution performance optimization, fair, and even computational resources usage. The proposed distributed implementation benchmarking shows that the generated neural networks evaluation process gives a manifold increase of efficiency on the demonstrated task and computational environment.Prombles in programming 2021; 3: 03-15 У статті запропонована нова розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології, яка, за наявності достатніх обчислювальних ресурсів, дозволяє радикально збільшити швидкість знаходження оптимальних конфігурацій нейронних мереж. З метою оптимізації продуктивності рішення, рівномірного розподілу завдань між вузлами та оптимального використання обчислювальних ресурсів була реалізована підтримка пакетної оцінки геномів. Експериментальна перевірка нової ре- алізації засвідчує, що, використовуючи запропоноване розподілене рішення, швидкість виконання методу нейроеволюції наростаючої топології в частині оцінювання згенерованих нейронних мереж на прикладі розглянутого завдання і середовища може зростати на декілька порядків.Prombles in programming 2021; 3: 03-15
Визначення ступеня семантичної подібності з використанням апарату дескриптивних логік
Get PDFEstablishing the semantic similarity of information is an integral part of the process of solving any information retrieval tasks, including tasks related to big data processing, discovery of semantic web services, categorization and classification of information, etc. The special functions to determine quantitative indicators of degree of semantic similarity of the information allow ranking the found information on its semantic proximity to the purpose or search request/template. Forming such measures should take into account many aspects from the meanings of the matched concepts to the specifics of the business-task in which it is done. Usually, to construct such similarity functions, semantic approaches are combined with structural ones, which provide syntactic comparison of concepts descriptions. This allows to do descriptions of the concepts more detail, and the impact of syntactic matching can be significantly reduced by using more expressive descriptive logics to represent information and by moving the focus to semantic properties. Today, DL-ontologies are the most developed tools for representing semantics, and the mechanisms of reasoning of descriptive logics (DL) provide the possibility of logical inference. Most of the estimates presented in this paper are based on basic DLs that support only the intersection constructor, but the described approaches can be applied to any DL that provides basic reasoning services.This article contains the analysis of existing approaches, models and measures based on descriptive logics. Classification of the estimation methods both on the levels of defining similarity and the matching types is proposed. The main attention is paid to establishing the similarity between concepts (conceptual level models). The task of establishing the value of similarity between instances and between concept and instance consists of finding the most specific concept for the instance / instances and evaluating the similarity between the concepts. The term of existential similarity is introduced. In this paper the examples of applying certain types of measures to evaluate the degree of semantic similarity of notions and/or knowledge based on the geometry ontology is demonstrated. Prombles in programming 2021; 3: 16-26Встановлення семантичної подібності інформації є невід’ємою складовою процесу вирішення будь – яких задач інформаційного пошуку, в тому числі задач, пов’язаних з обробкою великих даних, виявлен- ням семантичних веб сервісів, категоризації та класифікації інформації тощо. Введення спеціальних функцій для визначення кількісних показників ступеня семантичної відповідності інформації дозво- ляють ранжувати знайдену інформацію за її семантичною близькістю до цілі або пошукового запиту/ шаблону. Формування таких оцінок повинно враховувати багато аспектів: від сутності самих понять, семантична близькість яких підлягає оцінюванню, до особливостей бізнес-задачі, в межах вирішення якої це робиться. Зазвичай при побудові таких функцій подібності семантичні підходи поєднуються зі структурними, що забезпечують синтаксичне порівняння описів концептів. Це дозволяє суттєво деталі- зувати сам опис концепту, а вплив синтаксичної відповідності можна значно зменшити, використовуючи для представлення інформації виразніші дескриптивні логіки (ДЛ) та шляхом перенесення фокусу на семантичні властивості. ДЛ-онтології, на сьогодні, є найбільш розвинутим засобом представлення се- мантики, а механізми міркувань ДЛ забезпечують можливість логічного висновку. Більшість наведених у статті оцінок будуються на основі базових ДЛ, що підтримують лише констуктор перетину, але описані підходи можуть бути застосовані для будь-якої ДЛ, що забезпечує базові сервіси міркувань.У роботі проведений аналіз існуючих підходів, моделей та способів оцінювання, заснованих на за- стосуванні апарату дескриптивних логік, запропонована їхня класифікація як за рівнем визначення подібності, так і за видами співставлення. Основна увага приділяється встановленню подібності концептів (моделям понятійного рівня). Задачі встановлення ступеня подібності між екземплярами та між концептом і екземпляром зводяться до знаходження найбільш специфічного концепту для ек- земпляра/екземплярів та оцінювання подібності відповідних концептів. Уведено поняття екзистен- ційної подібності та продемонстровано застосування певних видів оцінок для визначення ступеня семантичної подібності понять та/або знань на прикладі онтології геометричних понять.Prombles in programming 2021; 3: 16-2
До питання оптимізації хмарних обчислень з урахуванням їх вартості
Get PDFThe paper offers an approach to the architectural settings of parallel computing on the cloud platform, which allows in semi-automatic mode to perform optimization of a parallel program with the goal function of minimum cost of computations. To solve the optimization problem, it is proposed to use linear programming and an available software solver, which with the help of the method of branches and boundaries in semi-automatic mode selects the value of the architecture parameters of the program configuration which significantly affect the cost of calculations. Therefore, the method of auto-tuning developed by the authors earlier is generalized and spread to the complex of services performed on the cloud platform. An analytical test was conducted on the model of cloud multiprocessor cluster, which presents the possibility of significantly reducing the cost of cloud computing due to the optimizations carried out.Prombles in programming 2020; 4: 14-21В роботі запропоновано підхід до архітектурних налаштувань паралельних обчислень на хмарній платформі, що дозволяє в напівавтоматичному режимі здійснити оптимізацію паралельної програми з цільовою функцією мінімуму вартості обчислень. Для розв’язання оптимізаційної задачі використано лінійне програмування і доступний програмний солвер, який за допомогою методу гілок і границь в напівавтоматичному режимі підбирає значення архітектурних параметрів конфігурації програми, що істотно впливають на вартість обчислень. Таким чином узагальнено попередній метод автотюнінгу, що розроблявся авторами раніше, та поширено його на випадок комплексу сервісів, що виконуються на хмарній платформі. Проведено аналітичне випробування розробленої системи на моделі хмарного мультипроцесорного кластеру, що показує можливість суттєвого скорочення вартості хмарних обчислень внаслідок проведених оптимізацій.Prombles in programming 2020; 4: 14-2
60 років базам даних
Get PDFThe article provides an overview of research and development of databases since their appearance in the 60s of the last century to the present time. The following stages are distinguished: the emergence formation and rapid development, the era of relational databases, extended relational databases, post-relational databases and big data. At the stage of formation, the systems IDS, IMS, Total and Adabas are described. At the stage of rapid development, issues of ANSI/X3/SPARC database architecture, CODASYL proposals, concepts and languages of conceptual modeling are highlighted. At the stage of the era of relational databases, the results of E. Codd's scientific activities, the theory of dependencies and normal forms, query languages, experimental research and development, optimization and standardization, and transaction management are revealed. The extended relational databases phase is devoted to describing temporal, spatial, deductive, active, object, distributed and statistical databases, array databases, and database machines and data warehouses. At the next stage, the problems of post-relational databases are disclosed, namely, NOSQL-, NewSQL- and ontological databases. The sixth stage is devoted to the disclosure of the causes of occurrence, characteristic properties, classification, principles of work, methods and technologies of big data. Finally, the last section provides a brief overview of database research and development in the Soviet Union.Prombles in programming 2021; 3: 40-71Наводиться огляд досліджень і розробок баз даних з моменту їх виникнення в 60-х роках минулого століття і по сьогодні. Виділяються наступні етапи: виникнення і становлення, бурхливий розвиток, епоха реляційних баз даних, розширені реляційні бази даних, пост-реляційні бази даних і великі дані. На етапі становлення описуються системи IDS, IMS, Total і Adabas. На етапі бурхливого розвитку висвітлені питання архітектури баз даних ANSI/X3/SPARC, пропозицій КОДАСИЛ, концепції і мов концептуального моделювання. На етапі епохи реляційних баз даних наводяться результати наукової діяльності Е. Кодда, теорія залежностей і нормальних форм, мови запитів, експериментальні дослідження і розробки, оптимізація та стандар¬тизація, управління транзакціями. Етап розширених реляційних баз даних присвячений опису темпоральних, просторових, дедуктивних, активних, об'єктних, розподілених та статистичних баз даних, баз даних масивів, а також машин баз даних і сховищ даних. На наступному етапі розкрита проблематика постреляційних баз даних, а саме, NOSQL-, NewSQL- і онтологічних баз даних. Шостий етап присвячено розкриттю причин виникнення, характерних властивостей, класифікації, принципів роботи, методів і технологій великих даних. Нарешті, в останньому розділі подається короткий огляд досліджень і розробок по базах даних в Радянському Союзі.Prombles in programming 2021; 3: 40-71
Визначення ступеня семантичної подібності з використанням апарату дескриптивних логік
No full textEstablishing the semantic similarity of information is an integral part of the process of solving any information retrieval tasks, including tasks related to big data processing, discovery of semantic web services, categorization and classification of information, etc. The special functions to determine quantitative indicators of degree of semantic similarity of the information allow ranking the found information on its semantic proximity to the purpose or search request/template. Forming such measures should take into account many aspects from the meanings of the matched concepts to the specifics of the business-task in which it is done. Usually, to construct such similarity functions, semantic approaches are combined with structural ones, which provide syntactic comparison of concepts descriptions. This allows to do descriptions of the concepts more detail, and the impact of syntactic matching can be significantly reduced by using more expressive descriptive logics to represent information and by moving the focus to semantic properties. Today, DL-ontologies are the most developed tools for representing semantics, and the mechanisms of reasoning of descriptive logics (DL) provide the possibility of logical inference. Most of the estimates presented in this paper are based on basic DLs that support only the intersection constructor, but the described approaches can be applied to any DL that provides basic reasoning services.This article contains the analysis of existing approaches, models and measures based on descriptive logics. Classification of the estimation methods both on the levels of defining similarity and the matching types is proposed. The main attention is paid to establishing the similarity between concepts (conceptual level models). The task of establishing the value of similarity between instances and between concept and instance consists of finding the most specific concept for the instance / instances and evaluating the similarity between the concepts. The term of existential similarity is introduced. In this paper the examples of applying certain types of measures to evaluate the degree of semantic similarity of notions and/or knowledge based on the geometry ontology is demonstrated.Problems in programming 2021; 2: 024-033Встановлення семантичної подібності інформації є невід’ємою складовою процесу вирішення будь –яких задач інформаційного пошуку, в тому числі задач, що пов’язані з обробкою великих даних, виявленням семантичних веб сервісів, категоризації та класифікації інформації тощо. Введення спеціальних функцій для визначення кількісних показників ступеня семантичної відповідності інформації дозволяють ранжувати знайдену інформацію за її семантичною близькостю до цілі або пошукового запиту/шаблону. Формування таких оцінок повинно враховувати багато аспектів від сутності самих понять, що оцінюються, до особливостей бізнес-задачі, в межах вирішення якої це робиться. Зазвичай, при побудові функцій подібності семантичні підходи поєднуються зі структурними, що забезпечують синтаксичне порівняння описів концептів. Це дозволяє деталізувати опис концепта, а вплив синтаксичної відповідності можна значно зменшити, використовуючи для представлення інформації більш виразні дескриптивні логіки (ДЛ) та шляхом перенесення фокусу на семантичні властивості. ДЛ-онтології, на сьогодні, є найбільш розвиненим засобом представлення семантики, а механізми міркувань ДЛ забезпечують можливість логічного виводу. Більшість наведених у роботі оцінок будуються на основі базових ДЛ, що підтримують лише констуктор перетину, але описані підходи можуть бути застосовані для будь-якої ДЛ, що забезпечує базові сервіси міркувань.В роботі проведений аналіз існуючих підходів, моделей та мір оцінювання, що засновані на застосуванні апарату ДЛ, запропонована їх класифікація як за рівнем визначення подібності, так й за видами співставлення. Головна увага приділяється встановленню подібності концептів. Задачі встановлення подібності між екземплярами/концептом та екземпляром зводяться до знаходження найбільш специфічного концепта для екземпляра/екземплярів та оцінювання подібності відповідних концептів. Введено поняття екзістенціональної подібності та продемонстровано застосування певних видів оцінок для визначення ступеня подібності понять/знань на прикладі онтології геометричних понять.Problems in programming 2021; 2: 024-03
Відносно екосистеми артефактів програмного забезпечення
No full textIn the process of developing and maintaining a software product, many things are created and used that are called software artefacts. Software artifacts are created, changed, reused, and change relationships in the development and maintenance processes of a software product. The complexity and variety of software artifact relationships require adequate means of description and management. They may be a software artifacts ecosystem. In the article, for the first time, a concept of a software artifact ecosystem is proposed. The concept describes a generic model of the software artifacts ecosystem, which is the Cornerstone ecosystem type and consists of three actors — the platform, the software, and the artifact. Based on the generic model, the SD model of the software artifacts ecosystem is described. The roles of actors in the ecosystem are indicated, the relationships between actors are described. The developer's activities will be more efficient, the software is understandable, and the development and maintenance is cheaper when the styles (standards) are used. As case study, based on the generic model of the software artifacts ecosystem, a declarative model of the programming style ecosystem has been developed. Three-level model of programming style artifact is proposed. The tools and processes for creating and using a programming style artifact are developed and described.Problems in programming 2020; 4: 110-120У процесі розробки та супроводження програмного продукту створюється і використовується багато речей, які називаються артефактами програмного забезпечення. Артефакти програмного забезпечення створюються, змінюються, повторно використовуються та змінюють взаємозв'язки у процесах розробки та супроводження програмного продукту. Складність та різноманітність взаємозв’язків артефактів програмного забезпечення вимагають адекватних засобів опису та керування. Вони можуть бути екосистемою артефактів програмного забезпечення. У статті вперше запропоновано концепцію екосистеми артефактів програмного забезпечення. Концепція описує загальну модель екосистеми артефактів програмного забезпечення, яка є типом екосистеми Cornerstone і складається з трьох суб'єктів – платформи, програмного забезпечення та артефакту. На основі загальної моделі описана SD модель екосистеми артефактів програмного забезпечення. Вказуються ролі суб'єктів у екосистемі, описуються взаємозв'язки між акторами. Діяльність розробника буде ефективнішою, програмне забезпечення зрозумілим, а розробка та обслуговування дешевше, коли використовуються стилі (стандарти). Як тематичне дослідження, на основі загальної моделі екосистеми артефактів програмного забезпечення була розроблена декларативна модель екосистеми стилю програмування. Запропоновано трирівнева модель артефакту стилю програмування. Розроблено та описано інструменти та процеси для створення та використання артефакту стилю програмування.Problems in programming 2020;4: 110-12