Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности
Not a member yet
490 research outputs found
Sort by
Адаптивні методи попереднього оброблення для підвищення точності сегментації стоматологічних рентгенівських знімків
Get PDFThe subject of research in the article is the effectiveness of adaptive methods of preprocessing of medical images, in particular adaptive bilateral filter and modified CLAHE, in the tasks of segmentation of dental X-ray images. These methods make it possible to preserve important image details and effectively reduce noise, even in cases of high variability of images coming from different sources. The goal of the work is to study the impact of adaptive preprocessing methods on increasing the accuracy of segmentation of medical images and to determine the optimal combination of methods that provide the best results in segmentation tasks. The article addresses the following tasks: experimental comparison of adaptive preprocessing methods with traditional approaches, evaluation of segmentation efficiency using metrics such as Dice Score, Jacquard Coefficient (IoU Score), Precision and Sensitivity/Completeness (Recall)), as well as analysis of the effect of pre-processing on the quality of segmentation. The following methods are used: mathematical modeling, neural network training based on the U-Net model with a pre-trained timm-resnest101e encoder, image scaling to 512x512 pixels, training with a fixed learning rate of 0.001. The following results were obtained: the combined use of the adaptive bilateral filter and the modified CLAHE provided the highest segmentation quality indicators (Dice Score 0.9603 and Jacquard Coefficient (IoU Score) 0.94501), surpassing traditional methods. This proves the advantage of adaptive approaches in preserving the contours of objects and reducing noise. Conclusions: the application of adaptive preprocessing methods significantly improves the accuracy of segmentation of medical images. The combined approach including the adaptive bilateral filter and the modified CLAHE is the most effective for medical imaging tasks, which increases the accuracy of diagnosis and the reliability of automated decision support systems.Предметом дослідження в статті є ефективність адаптивних методів попереднього оброблення медичних зображень, зокрема білатерального фільтра та модифікованого CLAHE, у задачах сегментації стоматологічних рентгенівських знімків. Ці методи дають змогу зберігати важливі деталі зображення та ефективно зменшувати шум, навіть у разі високої варіативності зображень, що надходять із різних джерел. Мета роботи – розроблення покращень методів попереднього оброблення медичних зображень, а саме білатерального фільтра та CLAHE, з огляду на контекст зображення. Дослідження спрямоване на підвищення ефективності сегментації медичних знімків за допомогою збереження важливих деталей і зменшення впливу шуму й артефактів у зображеннях із різних джерел. У статті розв’язуються завдання: експериментальне порівняння розроблених адаптивних методів попереднього оброблення з традиційними підходами; оцінювання ефективності сегментації за допомогою метрик, таких як коефіцієнт Дайса (Dice Score), коефіцієнт Жаккара (IoU Score), влучність (Precision) та чутливість / повнота (Recall); аналіз впливу попереднього оброблення на якість сегментації. Впроваджено такі методи: математичне моделювання, тренування нейронної мережі на основі моделі U-Net із попередньо натренованим енкодером timm-resnest101e, масштабування зображень до 512×512 пікселів, навчання з фіксованим learning rate 0.001. Досягнуті результати. Під час експериментального порівняння розроблених адаптивних методів попереднього оброблення з традиційними підходами встановлено, що комбіноване використання адаптивного білатерального фільтра та модифікованого CLAHE забезпечило найвищі показники якості сегментації. Зокрема, за метриками коефіцієнт Дайса (Dice Score) 0.9603 та коефіцієнт Жаккара (IoU Score) 0.94501 ці методи перевершили традиційні, що свідчить про їх ефективність у збереженні контурів об’єктів та зниженні шуму. Висновки. Застосування розроблених адаптивних методів попереднього оброблення суттєво покращує точність сегментації медичних зображень. Комбінований підхід, що передбачає адаптивний білатеральний фільтр і модифікований CLAHE, є найбільш ефективним для завдань медичної візуалізації, що підвищує точність діагностики та надійність автоматизованих систем підтримки прийняття рішень
Вибір моделей машинного навчання для прогнозування розвитку психологічних розладів у людей із гіпотиреозом та гіпертиреозом
Get PDFThe subject of this article is endocrinological diseases, namely, the analysis of complications in people with hypothyroidism and hyperthyroidism. It is known that these diseases occur asymptomatically or in a way that may indicate other possible diseases, so people do not suspect what exactly they are suffering from. Later, the diseases develop to the point where complications occur in the body, some of the most dangerous of which are psychological disorders: depression, mania, aggression, etc. Therefore, the aim of this work is to develop methods for predicting the occurrence of neurological deterioration in people who have already been diagnosed with endocrinological diseases. The article solves the problem of choosing the best models for predicting the occurrence of psychological disorders in people with endocrinological problems. Machine learning methods that are widespread in the medical field were analyzed and one of them was chosen that more optimally solves all the tasks of the task. The selection of criteria took into account potential problems with medical and psychological data. The method used was linear additive convolution, which is used to select the best alternatives according to the results, with the Pareto principle, which aims to exclude less suitable alternatives because all the features have lower values than in other options. For the experiment, all features were converted into quantitative ones to calculate convolution values. The evaluation criteria are given in the paper. The following results were obtained: the forecasting model in further study of this problem will be a random forest. Conclusions: the forecasting methods were studied and a more optimal model was chosen using linear additive convolution, namely, the random forest algorithm, its advantages and disadvantages were considered. A more detailed analysis of its development will be presented in the following articles. A mathematical description of the chosen forecasting method is provided, which includes potential ways of implementation and steps for building an algorithm for one of these methods.Предметом дослідження в статті є ендокринологічні захворювання, а саме: аналіз ускладнень у людей з гіпотиреозом та гіпертиреозом. Відомо, що ці хвороби виникають безсимптомно або можуть бути наслідками інших захворювань, через що люди не підозрюють, на що саме хворіють. Пізніше хвороби зазвичай спричиняють ускладнення в організмі, найнебезпечнішими з яких є психологічні розлади: депресія, маніакальність, агресивність тощо. Тому метою роботи є розроблення методів прогнозування виникнення неврологічних погіршень організму в людей, у яких вже виявлено ендокринологічні захворювання. У статті розв’язувалися завдання вибору кращих моделей прогнозування виникнення психологічних розладів у пацієнтів з ендокринологічними проблемами. Аналізувалися методи машинного навчання, поширені в медичній галузі, та обирався один із них, який найбільш ефективно вирішує всі поставлені завдання. У виборі критеріїв узято до уваги потенційні проблеми з медичними та психологічними показниками. Упроваджувався метод лінійної адитивної згортки для вибору найкращих за результатами альтернатив, із принципом Парето, спрямованим на вилучення непідхожих альтернатив через те, що всі ознаки мають менші показники, ніж в інших варіантах. Для експерименту всі ознаки конвертувалися в кількісні для підрахунку значень згортки. Критерії оцінки наведені в роботі. Досягнуто таких результатів: моделлю прогнозування в подальшому дослідженні окресленого завдання буде випадковий ліс. Висновки: досліджено методи прогнозування та обрано більш оптимальну модель за допомогою лінійної адитивної згортки, а саме алгоритм "випадковий ліс", розглянуто переваги й недоліки зазначеної моделі. Більш детальний аналіз її розроблення буде запропоновано в наступних статтях. Надано математичний опис обраного методу прогнозування, що містить потенційні способи реалізації та кроки побудови алгоритму одного із цих способів
Методи виявлення аномалій у мікросервісах із використанням статистичного аналізу
Get PDFThe subject of the study is methods of detecting anomalies in microservices using statistical analysis. Microservices is a popular software development architecture that allows for flexible and scalable systems. However, due to their complexity, such systems can be vulnerable to various types of anomalies that can affect their performance and reliability. The goal of the work is an analytical review of existing methods of detecting anomalies in microservice systems using statistical analysis methods. Detection of anomalies is critical to ensure stable system operation and quick response to possible problems. To achieve the purpose, the following tasks are defined: review of methods for detecting anomalies in microservices; description of the principles of regression analysis, cluster analysis and the method of principal components; comparison of methods according to the criteria of efficiency, computational complexity, resistance to noise and adaptability; recommendations for choosing a method and the possibility of combining them; summary of results and identification of directions for future research. A method for detecting anomalies in microservices is considered, which includes regression analysis, cluster analysis, and the method of principal components (PCA). The results of the study confirmed that each method has its advantages and limitations. Regression analysis is effective in systems with clear trends, but less effective in complex and dynamic systems. Cluster analysis has proven to be robust to noise and capable of detecting both individual anomalies and groups of anomalous events but requires significant computational resources. The method of principal components (PCA) is a powerful tool for the analysis of high-dimensional data, but it has limitations in the high complexity of calculations and interpretation of results. Each of the considered methods has its pros and cons, so the study proposed a new method that would consist in combining them. The conclusions emphasize the importance of statistical analysis for monitoring microservice systems. Well-chosen data analysis techniques facilitate the detection of anomalies in complex environments such as microservices. The use of regression analysis, cluster analysis and the method of principal components allows you to get a deep insight into the operation of the system. However, for best results, it is recommended to combine different methods and analyze their results in the context of a specific system. This approach provides greater resistance to anomalies and faster response to them in microservice architectures.Предметом дослідження є методи виявлення аномалій у мікросервісах із використанням статистичного аналізу. Мікросервіси є популярною архітектурою для розроблення програмного забезпечення, що дає змогу створювати гнучкі та масштабовані системи. Однак через свою складність такі системи можуть бути вразливими до різного роду аномалій, що здатні впливати на їх продуктивність і надійність. Мета роботи полягає в аналітичному огляді сучасних методів виявлення аномалій у мікросервісних системах із впровадженням методів статистичного аналізу. Виявлення аномалій є критично важливим для стабільної роботи системи та швидкого реагування на можливі проблеми. Для досягнення мети сформульовано такі завдання: огляд методів виявлення аномалій у мікросервісах; опис принципів регресійного аналізу, кластерного аналізу та методу головних компонент; порівняння методів за критеріями ефективності, обчислювальної складності, стійкості до шуму та адаптивності; рекомендації щодо вибору методу та можливість їх комбінування; підбиття висновків та визначення напрямів для майбутніх досліджень. Розглянуто метод для виявлення аномалій у мікросервісах, що передбачає регресійний аналіз, кластерний аналіз та метод головних компонент (PCA). Результати дослідження підтвердили, що кожен метод має переваги та обмеження. Регресійний аналіз ефективний у системах з явними трендами, але менш ефективний у складних і динамічних системах. Кластерний аналіз стійкий до шуму та здатний виявляти як окремі аномалії, так і групи аномальних подій, але вимагає значних обчислювальних ресурсів. Метод головних компонент (PCA) є потужним інструментом для аналізу високорозмірних даних, але має обмеження у високій складності обчислень та інтерпретації результатів. Кожен із розглянутих методів має свої переваги й недоліки, тому в дослідженні запропоновано новий метод, що полягатиме в їх комбінуванні. Висновки наголошують на важливості статистичного аналізу для моніторингу мікросервісних систем. Правильно підібрані методи аналізу інформації полегшують виявлення аномалій у складних середовищах, таких як мікросервіси. Використання регресійного аналізу, кластерного аналізу та методу головних компонент дає змогу отримати глибокий інсайт щодо роботи системи. Проте для найкращих результатів рекомендується комбінувати різні методи та аналізувати їх застосування в контексті конкретної системи. Такий підхід забезпечує більшу стійкість до аномалій та швидше реагування на них у мікросервісних архітектурах
Аналіз пасажирських перевезень та вплив громадського транспорту на скорочення викидів вуглецю в розумному місті
Get PDFThe state of atmospheric pollution is determined by the growth of the population, the amount of transport and the generated volumes of emissions. The object is the process of analyzing passenger transportation in the city. The subject is passenger transport analysis methods. Purpose: analysis of passenger transportation and approaches to optimization of public transport based on the concept of a smart city. Tasks: analysis of passenger transportation, classification of existing conceptual approaches to optimization of public transport with low carbon emissions, systematization of existing methods, means and types of neural networks in smart cities, analysis of successful implementation projects. Methods of statistical analysis, linear and non-linear interpolation, logical generalization, comparison, grouping, analysis and synthesis. Results: the analysis of passenger transportation in the city revealed that statistical data sets indicate a decrease in the main indicators of passenger traffic and an increase in the volume of emissions of carbon-containing compounds. The classification of existing approaches to the optimization of public transport is carried out according to the priority of public transport, hybridization and electrification of vehicles and the implementation of IT monitoring. During the systematization of methods and means in smart cities, the following are highlighted: smart transport systems; electric vehicles; transport sharing networks; smart applications and information systems; innovative payment systems; unmanned vehicles; information boards and announcement systems; networks of bicycle paths and equipped sidewalks; environmental monitoring systems. Among neural networks, recurrent, convolutional, and deep neural networks have been proposed as those that contribute to route optimization and traffic prediction. Conclusions: the statistical analysis of passenger transportation established that reducing carbon dioxide emissions is an unresolved task for both public transport and the transportation system. It is proposed to include methods and means that optimize public transport, reducing the carbon footprint of the initiatives of implementing the concept of a smart city, which are successful all over the world. It is proposed to use recurrent, convolutional and deep neural networks to optimize passenger transportation in smart cities.Стан забруднення атмосфери зумовлений зростанням населення, кількості транспорту та згенерованими обсягами викидів. Об’єктом дослідження є процес аналізу пасажирських перевезень у місті. Предметом – методи аналізу пасажирських перевезень. Мета: аналіз пасажирських перевезень та підходів до оптимізації громадського транспорту на засадах концепції розумного міста. Завдання: аналіз пасажирських перевезень, класифікація наявних концептуальних підходів до оптимізації громадського транспорту з низькими викидами вуглецю, систематизація методів, засобів і типів нейронних мереж у розумних містах, дослідження впровадження успішних проєктів. Методи статистичного аналізу, лінійної та нелінійної інтерполяціїї, логічного узагальнення, порівняння, групування, аналізу й синтезу. Результати: аналіз пасажирських перевезень у місті виявив, що статистичні набори інформації вказують на зниження основних показників пасажиропотоків та зростання обсягів викидів вуглецевовмісних сполук. Класифікація наявних підходів до оптимізації громадського транспорту здійснена за його пріоритетністю, гібридизацією та електризацією транспортних засобів та впровадженням ІТ-моніторингу. Під час систематизації методів і засобів у розумних містах виокремлено: розумні транспортні системи; електричні транспортні засоби; мережі спільного використання транспорту; розумні застосунки та інформаційні системи; інноваційні системи оплати; безпілотні транспортні засоби; інформаційні табло та системи оголошень; мережі велосипедних доріжок і обладнані тротуари; системи екологічного моніторингу. Серед нейронних мереж запропоновано використовувати рекурентні, конволюційні та глибокі нейронні мережі як ті, що сприяють оптимізації маршруту та передбаченню трафіку. Висновки. Статистичний аналіз пасажирських перевезень установив, що зниження викидів діоксиду вуглецю є невирішеним завданням як для громадського транспорту, так системи перевезень. Запропоновано до методів і засобів, що оптимізують громадський транспорт, долучити успішні в усьому світі ініціативи реалізації концепції розумного міста, що зменшують вуглецевий слід. Рекомендовано застосовувати рекурентні, конволюційні та глибокі нейронні мережі для оптимізації пасажирських перевезень у розумних містах
Метод збільшення продуктивності Apache Spark на основі сегментування даних і налаштувань конфігураційних параметрів
Get PDFWhen using modern big data processing tools, there is a problem of increasing the productivity of using modern frameworks in the context of effective setting of various configuration parameters. The object of the research is computational processes of processing big data with the use of technologies of high-performance frameworks. The subject is methods and approaches to the effective setting of configuration parameters of frameworks in the conditions of limitations of virtualization environments and local resources. The purpose of the study is to improve the performance of Apache Spark and Apache Hadoop deployment modes based on a combined approach that includes preprocess segmentation of input data and setting of basic and additional configuration parameters that take into account the limitations of the virtual environment and local resources. Achieving the set goal involves the following tasks: create a synthesized set of WordCount test data for using input data segmentation methods. Determine the composition of general and specific Apache Spark and Apache Hadoop configuration parameters that most affect the performance of frameworks in Spark Standalone and Hadoop Yarn (FIFO) deployment modes. Justify changes in the values of the configuration parameters (accepted by default) by setting the level of parallelism, the number of partitions of the input file according to the number of processor cores, the number of tasks assigned to each core and the system executor. Conduct experimental research to substantiate theoretical results and prove their use in practice. Methods. The research used the following methods: statistical analysis; a method of generating test data based on defined segmentation characteristics with arbitrary volumes of data; a systematic approach for comprehensive evaluation and analysis of performance of frameworks based on selected configuration parameters. The results. On the basis of the developed system of parameters for evaluating the performance of the studied frameworks, experiments were carried out, which include: the application of the method of segmentation of input data based on the division of the input file into paragraphs (lines) for different values of the ranges of the number of words and the number of letters in each word; setting the main parameters and specific ones, in particular, partitioning and parallelism, taking into account the characteristics of the virtual environment and the local resource. According to the obtained results, a detailed analysis of the use of the proposed methods to improve the performance of the studied frameworks with recommendations for choosing the optimal values of data segmentation parameters and configuration parameters was carried out. You are snowmen. The obtained results of the experiments allow us to conclude that the use of the proposed methods of setting the configuration parameters of Spark and Hadoop will increase the processing productivity: for small files (0.5–1 GB) on average up to 25–30%, for large ones (1.5–2.5 GB ) – up to 10–20% on average. At the same time, the average value of the execution time of one task decreased by 10-15% for files of different sizes and with different number of words in a line.У використанні сучасних інструментів оброблення великих даних виникає проблема підвищення продуктивності сучасних фреймворків у контексті ефективного налаштування різних конфігураційних параметрів. Об’єктом дослідження є обчислювальні процеси оброблення великих даних із застосуванням технологій надпродуктивних фреймворків. Предметом є методи та підходи до ефективного налаштування конфігураційних параметрів фреймворків в умовах обмежень середовищ віртуалізації та локального ресурсу. Мета дослідження полягає в підвищенні продуктивності режимів розгортання Apache Spark та Apache Hadoop на основі комбінованого підходу, що містить передпроцесне сегментування вхідних даних та налаштування основних та додаткових конфігураційних параметрів з огляду на обмеження віртуального середовища та локального ресурсу. Досягнення поставленої мети передбачає виконання низки завдань: 1) створити синтезований набір тестових даних WordCount для використання методів сегментування вхідної інформації; 2) визначити склад загальних та специфічних конфігураційних параметрів Apache Spark та Apache Hadoop, що найбільше впливають на продуктивність роботи фреймворків у режимах розгортання Spark Standalone та Hadoop Yarn (FIFO); 3) обґрунтувати зміни значень конфігураційних параметрів (прийняті за замовчуванням) за допомогою налаштувань рівня паралелізму, кількості розбиттів вхідного файлу відповідно до кількості ядер процесора, кількості завдань, що призначаються на кожне ядро та виконавця в системі; 4) перевірити теоретичні результати та довести їх використання на практиці. У дослідженні впроваджено такі методи: статистичний аналіз; метод генерації тестових даних за визначеними характеристиками сегментування з довільними обсягами інформації; системний підхід для комплексного оцінювання та аналізу продуктивності фреймворків на основі обраних конфігураційних параметрів. Результати. На основі запропонованого методу вибору складу параметрів для оцінювання продуктивності досліджуваних фреймворків проведено експерименти, що передбачали: застосування методу сегментування вхідної інформації на основі розділення вхідного файлу на абзаци (рядки) для різних значень діапазонів кількості слів та кількості літер у кожному слові; налаштування основних параметрів та специфічних, зокрема партиціонування та паралелізму з огляду на характеристики віртуального середовища та локального ресурсу. За досягнутими результатами детально проаналізовано запропоновані методи, впроваджені для покращення продуктивності досліджуваних фреймворків із рекомендаціями вибору оптимальних значень параметрів сегментування даних та конфігураційних параметрів. Висновки. Упровадження запропонованих методів налаштування конфігураційних параметрів Spark та Hadoop дає змогу підвищити продуктивність оброблення даних: для невеликих файлів (0,5–1 ГБ) у середньому до 25–30%; для великих (1,5–2,5 ГБ) – у середньому до 10–20 %. Водночас середнє значення часу виконання одного завдання зменшилося на 10–15 % для файлів різних розмірів та з різною кількістю слів у рядку
Автоматизоване проєктування вбудованих систем цифрового оброблення сигналів на платформі SoC
Get PDFThe object of the study is the procedures for automated design and analysis of digital signal processing algorithms on the SoC technology platform. The subject of the study is models, methods and procedures for designing and optimal selection of SoC components for the implementation of digital signal processing algorithms for audio spectrum. The aim of the study is to develop models and procedures for determining the possibilities of a compromise distribution of signal processing algorithm computations in the cycle of computer-aided design on the SoC technology platform in terms of performance and the feasibility of using hardware and software algorithms realization. The article solves the following tasks: consideration of the procedures for interacting the processor core with programmable logic as part of system-on-chip systems; development of procedures for computer-aided design and analysis of signal processing systems using programming languages and hardware description languages for the implementation of embedded systems. The following methods are being used: implementation of digital signal processing algorithms in the C programming language and high-level synthesis tools for realizing IP blocks, diagnostic experiment by generating test signal patterns, and analysis of the processing results at the system output. The results achieved. Based on the analysis of the procedures for the interaction of the processor core and programmable logic on the selected SoC platform, a model of the audio spectrum signal processing system is designed. The practical implementation was performed based on the Vivado/Vitis/Vitis HLS CAD tool stack. The proposed model was verified using a programmable test signal generator and analyzing the obtained characteristics of digital filters at the system output. Conclusions. The article analyzes the principles of designing embedded information processing systems implemented in system-on-chip. The principles of building and analyzing digital signal processing systems based on system-on-chip containing programmable logic and processor parts are considered. The developed methods have been tested on the algorithms of CIC and FIR filters on the technological platform of SoC FPGA of the ZYNQ-7000 family of Xilinx company.Об’єктом дослідження є процедури автоматизованого проєктування та аналізу алгоритмів цифрового оброблення сигналів на технологічній платформі SoC. Предмет вивчення – моделі, методи та процедури проєктування та оптимального вибору компонентів SoC для реалізації алгоритмів цифрового оброблення сигналів аудіоспектра. Метою дослідження є розроблення моделей та процедур для визначення можливостей компромісного розподілу обчислень алгоритмів оброблення сигналів у циклі автоматизованого проєктування на технологічній платформі SoC за критерієм продуктивності й доцільності використання апаратної та програмної реалізації алгоритмів. У статті розв’язуються такі завдання: розгляд процедур взаємодії процесорного ядра з програмованою логікою у складі систем на кристалі; розвиток процедур автоматизованого проєктування та аналізу систем оброблення сигналів із використанням мов програмування та мов опису апаратури для реалізації вбудованих систем. Упроваджуються такі методи: імплементація алгоритмів цифрового оброблення сигналів мовою програмування С та інструментів високорівневого синтезу для реалізації IP-блоків, діагностичний експеримент способом генерації тестових патернів сигналів та аналіз результатів оброблення на виході системи. Досягнуті результати. На основі аналізу процедур взаємодії процесорного ядра та програмованої логіки на обраній платформі SoC спроєктовано модель системи оброблення сигналів аудіоспектра. Практичну реалізацію виконано на базі стеку інструментальних засобів САПР Vivado/Vitis/Vitis HLS. Проведено верифікацію запропонованої моделі з використанням програмованого генератора тестових сигналів та аналізу отриманих характеристик цифрових фільтрів на виході системи. Висновки. У статті проаналізовано принципи проєктування вбудованих систем оброблення інформації, що реалізуються в системах на кристалі. Розглянуто принципи побудови та аналізу систем цифрового оброблення сигналів на базі систем на кристалі, що містять програмовану логіку та процесорну частину. Розроблені методи апробовано на алгоритмах CIC- та FIR-фільтрів на технологічній платформі SoC FPGA сімейства ZYNQ-7000 фірми Xilinx
Моделі цифровізації систем HR-менеджменту безпеко-орієнтованих організацій
Get PDFThe subject matter of the article is the study of operational processes of digitalization of HR-management of security-oriented systems in the current changing situation of our country. The goal of the work is to study the indicators of effective communication between employees and determine the number of potential communication channels, as well as to study automated communication between the personnel of security-oriented systems. The following tasks: formation of a centralized model for managing the operational processes of HR management of security-oriented systems, unlocking the potential of personnel in the digitalization of personnel processes of security-oriented systems. The methods are used: methods for implementing the continuous development of security-oriented systems, a centralized model for managing the operational processes of HR management of civil protection and an end-to-end process of automated HR communication within government agencies are developed and presented. The following results: determination of the number of potential communication channels, a graph of the number of stakeholders, a picture of the end-to-end process of automated HR communication within government agencies, a centralized model for managing HR operational processes of security-oriented systems, and the potential of personnel in the digitalization of HR processes. Conclusions: the driving forces behind the digital transformation of government agencies include meeting the expectations of the staff, digital transformation of the HR industry, and digital innovations in the civil service. Areas of digital transformation of HR management in security-oriented systems include a digital workplace (online employee profile), digital HR processes of the organization, digital services and online self-service of personnel. Among them, the digital HR process mainly focuses on training and development, open and effective communication within the civil service, and personnel evaluation functions. The digital transformation will lead to certain consequences, such as parallelization and transition between the old and new HR management systems, and will affect the productivity and digital ethics of the state.Предметом дослідження в статті є операційні процеси цифровізації HR-менеджменту безпеко-орієнтованих систем в умовах сучасної мінливої ситуації в Україні. Мета роботи – дослідити показники ефективної комунікації між працівниками та визначити кількість потенційних каналів зв’язку, а також дослідити автоматизовану комунікацію між особовим складом безпеко-орієнтованих систем. У статті вирішуються такі завдання: формування централізованої моделі управління операційними процесами HR-менеджменту безпеко-орієнтованих систем, розкриття потенціалу особового складу в умовах цифровізації кадрових процесів безпеко-орієнтованих систем. Методи дослідження. Розроблено та наведено методи реалізації безперервного розвитку безпеко-орієнтованих систем, централізовану модель управління операційними процесами HR-менеджменту цивільного захисту та наскрізний процес автоматизованої HR-комунікації всередині державних структур. Здобуто такі результати: визначено кількість потенційних каналів зв’язку, графік кількості зацікавлених сторін, зображено наскрізний процес автоматизованої HR-комунікації всередині державних структур, подано централізовану модель управління операційними процесами HR-менеджменту безпеко-орієнтованих систем, розкрито потенціал особового складу в умовах цифровізації кадрових процесів. Висновки. Рушійні сили цифрової трансформації державних структур передбачають задоволення очікувань особового складу, цифрову трансформацію кадрової галузі, цифрові інновації державної служби. Напрями цифрової трансформації HR-менеджменту безпеко-орієнтованих систем містять цифрове робоче місце (онлайн-профіль працівника), цифрові кадрові процеси організації, цифрові послуги та онлайн-самообслуговування особового складу. Серед них цифровий процес управління персоналом здебільшого зосереджений на навчанні та розвитку, відкритій ефективній комунікації всередині державної служби, а також на функціях оцінювання особового складу. Цифрове перетворення ставить певні питання, а саме як паралелізувати та переходити між старою та новою системами HR-менеджменту, як це вплине на продуктивність та цифрову етику держави
Упровадження методів штучного інтелекту в процеси автоматизованого прогнозування показників проєктів із розроблення програмних систем
Get PDFThe subject matter of the article is the process of automated forecasting of project metrics for software development projects that are typically subject to evaluation. It also covers AI methods and models that can be used to generate basic roadmap templates and operational work lists, as well as alternative estimates depending on the context. The goal of the work is to study the foundations of creating a system for automated predicting of alternative evaluations of a software product. The following tasks were solved in the article: determining the stages of evaluation related to the assessment of alternatives in the life cycle of a software development project; investigating the problems of predicting and the main factors affecting the final indicators; exploring predicting methods that can be used to implement multivariate assessment of a software development project. The following methods are used: methods for evaluating and predicting labor costs in software development projects, machine and deep learning, and assessing their effectiveness for solving the prediction problem. The following results were obtained: the conceptual foundations for creating automated evaluation and prediction systems based on the analysis of the effectiveness of selected machine learning models were determined, the areas of application for artificial intelligence methods in the process of evaluating software development project indicators were identified, the performance indicators of various machine learning models were assessed based on certain model evaluation parameters that characterize prediction accuracy; a conceptual architecture of a project roadmap generation software tool based on the GPT language model was proposed. Conclusions: the use of machine and deep learning methods can improve the accuracy of predictions for key project indicators, provide the possibility of flexible generation of various alternative roadmap templates and operational work lists, making the planning and management process more efficient and transparent under conditions of high uncertainty of project requirements.Предметом дослідження є процеси автоматизованого прогнозування показників проєктів із розроблення програмних систем, що зазвичай підлягають оцінюванню, а також методи й моделі штучного інтелекту, які можуть бути застосовані для генерації базових шаблонів дорожніх карт і післяопераційних переліків робіт та альтернативних оцінок залежно від контексту. Мета роботи – дослідження можливості впровадження та ефективності методів штучного інтелекту у створенні системи для автоматизованого прогнозування альтернативних оцінок програмного продукту. У статті розв’язуються такі завдання: визначення етапів, пов’язаних з оцінюванням альтернатив у життєвому циклі проєкту з розроблення програмного продукту; вивчення проблем прогнозування та основних факторів, що впливають на кінцеві показники; дослідження методів прогнозування, що можуть бути впроваджені для реалізації багатоваріантного оцінювання проєкту з розроблення програмного продукту. Стаття присвячена визначенню концептуальних засад створення систем автоматизованого оцінювання та прогнозування на підставі аналізу ефективності обраних моделей машинного навчання. Застосовуються такі методи: оцінювання та прогнозування трудовитрат у проєктах із розроблення програмного забезпечення, машинного та глибокого навчання й оцінювання їх ефективності для вирішення проблеми прогнозування. Досягнуті результати: визначено концептуальні засади створення систем автоматизованого оцінювання та прогнозування на підставі аналізу ефективності обраних моделей машинного навчання, сфери застосування методів штучного інтелекту в процесі оцінювання показників проєктів із розроблення програмного забезпечення; оцінено показники продуктивності різних моделей машинного навчання за певними параметрами оцінки моделі, які характеризують точність прогнозів; запропоновано концептуальну архітектуру програмного засобу генерації дорожніх карт проєкту з використанням мовної моделі GPT. Висновки: використання методів машинного та глибокого навчання може підвищити точність прогнозів основних показників проєкту, забезпечити можливість гнучкої генерації різних альтернативних варіантів шаблонів дорожніх карт і післяопераційних переліків робіт, що зробить процес планування та управління більш ефективним і прозорим за умови високого рівня невизначеності вимог до проєкту
Визначення архітектури вимог до ІТ-рішення як бізнес-аналітичного продукту
Get PDFThe subject of research in the article is approaches to understanding and interpreting the concept of the architecture of requirements for an IT solution. The purpose of the work is to define the architecture of software requirements for a better understanding and further implementation of this concept in the practice of software development. The article addresses the following tasks: analyze approaches to the classification of requirements to determine common and distinctive characteristics and their impact on the definition of the architecture of requirements; examine requirements engineering standards to find the definition and any relationship to the requirements architecture; consider approaches to building a set of requirements and using templates to describe them to identify optimal strategies for business analytical processes and their impact on the architecture of requirements. The following methods are used: comparative analysis, including comparison and generalization of different classifications of requirements taking into account their impact on the definition of requirements architecture, review of literature and standards related to requirements engineering, as well as analysis of their impact on the process of formation of requirements architecture, analysis of documentation with the aim identifying optimal strategies for building the requirements architecture, as well as analyzing the use of templates for describing requirements and their importance in defining the requirements architecture. In addition, the requirements quality criteria analysis results were interpolated to identify relationships between the quality of requirements and their architecture, which made it possible to determine the optimal approaches to building the architecture of requirements that meet the requirements of software quality. The following results were obtained: approaches to understanding requirements in software development were investigated, generally accepted classifications of requirements and characteristics of quality requirements were given, and links of the chain "requirements – quality of requirements – approaches to description of requirements – standards – architecture of requirements" were analyzed with further logical interpolation of the studied context on the architecture of requirements, the author's definition of the concept of architecture of requirements is proposed. Conclusions. Requirements architecture can be based on different architectural frameworks and depends on software development methodologies, but at the same time, it can vary depending on industry standards and the needs of a specific project. Also, requirements architecture can use certain document templates, but it is not limited to them.Предметом дослідження в статті є підходи до розуміння та тлумачення поняття архітектури вимог до ІТ-рішення. Мета роботи – надати визначення архітектурі вимог до ІТ-рішення для кращого розуміння й подальшого впровадження цього концепту в практику розроблення програмного забезпечення. У статті передбачається виконання таких завдань: проаналізувати підходи до класифікації вимог з метою встановлення спільних та відмінних характеристик і їх впливу на визначення архітектури вимог; проаналізувати стандарти з інженерії вимог для пошуку визначення та будь-яких зав’язків з архітектурою вимог; розглянути підходи до побудови набору вимог та використання шаблонів для їх опису з метою виявлення оптимальних стратегій для бізнес-аналітичних процесів та їх впливу на архітектуру вимог. Використовуються такі методи: компаративний аналіз, зокрема порівняння та узагальнення різних класифікацій вимог з огляду на їх вплив на визначення архітектури вимог; аналіз та узагальнення підходів до інженерії вимог для виявлення їх впливу на процес формування архітектури вимог; системний аналіз понять «вимога» та «архітектура вимог»; метод порівняння та аналогій у вивченні питання використання шаблонів для опису вимог у контексті побудови архітектури вимог. Крім того, впроваджено метод аналогового моделювання для виявлення зав’язків між якістю вимог та їх архітектурою, який дав змогу визначити оптимальні підходи до побудови архітектури вимог, що відповідають вимогам якості програмного забезпечення. Досягнуті результати: досліджено підходи до розуміння вимог у процесі розроблення програмного забезпечення; наведено загальноприйняті класифікації вимог та характеристики якісних вимог; проаналізовано зв’язки ланцюжка "вимоги – якість вимог – підходи до опису вимог – стандарти – архітектура вимог" з подальшою логічною проєкцією вивченого контексту на архітектуру вимог; запропоновано авторське визначення поняття "архітектура вимог". Висновки. Архітектура вимог може базуватися на різних архітектурних фреймворках, залежить від методологій розроблення програмного забезпечення, але водночас вона може варіюватися відповідно до галузевих стандартів і потреб конкретного проєкту, також архітектура вимог може використовувати певні шаблони документів, проте не обмежується ними
Оцінювання якості системи управління безпекою праці відповідно до вимог міжнародного стандарту ISO 45001:2018 на етапі функціонування
Get PDFThe subject matter of the article is the assessment of the quality of the occupational safety management system. The goal of the article is to develop a methodology for assessment of the occupational safety management system at the stage of operation. The article solves the following task: to investigate the possibility of applying methods for analysing the dynamic characteristics of the occupational safety management system and to develop algorithms and methods for using the criteria of non-parametric statistics. Methods are used: qualimetry and mathematical statistics. The following results were obtained: an analysis of the requirements of the international standard ISO 45001:2018 was carried out to determine the need to monitor, measure and analyse the functioning of the occupational safety management system, which revealed that the effectiveness of the development and implementation of the occupational safety management system depends on the assessment methodology. An analysis of existing research and publications on the evaluation of processes, including those related to occupational safety, is carried out. The methods for evaluating mathematical systems for processing and controlling gross errors and stationarity, which are key to the analysis of occupational safety management processes, are considered. Non-parametric criteria for checking the stationarity of random processes are considered in detail. Sequences of means and means squares are compared with expected values to determine whether rejections of the stationary hypothesis are justified. The expediency of using these methods for analysing occupational safety management systems is determined. The dynamic nature of the processes and the importance of monitoring and data analysis to ensure effective safety management practices are analysed. Conclusions: The application of methods for analysing the dynamic characteristics of the occupational safety management system is substantiated and algorithms and methods for using the criteria of non-parametric statistics are developed, which allow to obtain an assessment of the system, taking into account the limited information about its indicators and the lack of knowledge of the law of their distribution as a random variable.Предметом дослідження є оцінювання якості системи управління безпекою праці. Мета роботи – розроблення методики оцінювання системи управління безпекою праці на етапі функціонування. У статті розв’язуються такі завдання: дослідити можливість застосування методів аналізу динамічних характеристик системи управління безпекою праці та розробити алгоритми й методики використання критеріїв непараметричних статистик. Упроваджені методи: кваліметрія та математична статистика. Досягнуті результати. Проаналізовано вимоги міжнародного стандарту ISO 45001:2018 з метою визначення необхідності проведення моніторингу, вимірювання та аналізу функціонування системи управління безпекою праці, унаслідок якого з’ясовано, що ефективність розроблення та впровадження системи управління безпекою праці залежить від методології оцінювання. Проаналізовано наявні дослідження та публікації з питань оцінювання процесів, зокрема пов’язаних з безпекою праці. Розглянуто методи оцінювання математичних систем оброблення та контролю за грубими помилками та стаціонарністю, що є ключовими для аналізу процесів управління безпекою праці. Детально описано непараметричні критерії для перевірки стаціонарності випадкових процесів. Порівняно послідовності середніх значень і середніх квадратів з очікуваними значеннями, щоб з’ясувати, чи виправдані відхилення гіпотези про стаціонарність. Визначено доцільність застосування цих методів для аналізу систем управління безпекою праці. Проаналізовано динамічний характер процесів і важливість моніторингу та аналізу інформації для забезпечення ефективних практик управління безпекою праці. Висновки. Обґрунтовано застосування методів аналізу динамічних характеристик системи управління безпекою праці та розроблено алгоритми й методики використання критеріїв непараметричних статистик, що дають змогу отримати оцінку системи, зважаючи на обмеженість інформації про її показники та відсутність знань закону розподілу їх як випадкової величини