Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
Not a member yet
16494 research outputs found
Sort by
НАЦІОНАЛЬНА ІДЕНТИЧНІСТЬ ТА ШЛЯХИ ЇЇ УТВЕРДЖЕННЯ В УМОВАХ МУЛЬТИКУЛЬТУРАЛІЗМУ
No full textIntroduction. The article outlines the key aspects of the development of the national communicative space in contemporary society. Within the context of the current global multicultural society, the formation and maintenance of a communicative space of national culture is a crucialcondition for preserving identity. The affirmation of national identity in the modern globalized world emerges as a response to the challenge of multiculturalism. The aim of the study is to conceptualize the communicative space of Ukrainian culture as a means of affirming national identity in both the social and personal dimensions. Research methods. To achieve the stated aim, the study employs a cultural-historical methodological approach, along with structural-functional, historical, and logical methods. Research results. The intensification of globalization and multiculturalism processes, in turn, stimulates the intensification of processes related to the affirmation of national identity. The article highlights new pathways for affirming national identity, such as festivals, modern communication technologies, and ethnodesign. These enrich the national dimension of the contemporary urban space and contribute to the affirmation of values, categories, and meanings of national culture within the social and individual communicative space. Emphasis is placed on the importance of dialogue with traditional culture and its creative appropriation for the optimal integration of Ukrainian society into globalization processes while preserving its own national identity. Discussion.The phenomenon of national identity and the ways of its realization in the context of multiculturalism are analyzed in the works of many domestic and foreign scholars. Conclusions. Multiculturalism in the modern world promotes not only cosmopolitanism and the spread of de-nationalized mass culture but also the activation of national self-identification processes. The affirmation and development of national identity are inherent to contemporary Ukrainian society. The foundation of this identity is Ukrainian culture. In the modern world, national communicative space serves as the basis for affirming national social and personal identity amidst the ongoing processes of globalization and multiculturalism.Анотація. Утвердження національної ідентичності в сучасному глобалізованому світі виступає як відповідь навиклик мультикультуралізму. Одним з факторів утвердження національної ідентичності виступає формуваннянаціонального комунікативного простору. В статті окреслюються ключові аспекти розвитку національногокомунікативного простору в умовах сучасного суспільства.. Наголошується на важливості діалогу з традиційноюкультурою, її творчого засвоєння для оптимального включення українського суспільства в процеси глобалізації призбереженні власної національної ідентичності
Діагностика вестибулярної шванноми на основі інтелектуальної обробки зображень МРТ
No full textThe study identified the main clinical and diagnostic features of the disease, reviewed modern diagnostic methods for schwannoma, including magnetic resonance imaging and computed tomography, as well as the role of clinical examination, history and laboratory tests, analyzed available open data and proposed the concept of combining medical images with molecular indicators to build more effective diagnostic models based on semantic segmentation. Diagnostic and prognostic biomarkers were summarized, including TNF-α, CD68, CD163, IL-6, CCR2 and others, which may increase the accuracy of predicting the course of the disease.У дослідженні було визначено основні клінічні та діагностичні особливості захворювання, розглянуто сучасні методи діагностики шванноми, зокрема магнітно-резонансну та комп’ютерну томографію, а також роль клінічного огляду, анамнезу та лабораторних аналізів, проаналізовано доступні відкриті дані та запропоновано концепцію поєднання медичних зображень з молекулярними індикаторами для побудови ефективніших діагностичних моделей на основі семантичної сегментації. Було узагальнено діагностичні та прогностичні біомаркери, включаючи TNF-α, CD68, CD163, IL-6, CCR2 та інші, що може підвищити точність прогнозування перебігу захворювання
Метод біометричного кодування мовних сигналів на основі адаптивного емпіричного вейвлет-перетворення
No full textIn this research, a biometric speech coding method is developed where empirical wavelet transform is used to extract biometric features of speech signals for voice identification of the speaker. This method differs from existing methods because it uses a set of adaptive bandpass Meyer wavelet filters and Hilbert spectral analysis to determine the instantaneous amplitudes and frequencies of internal empirical modes. This makes it possible to use multiscale wavelet analysis for biometric coding of speech signals based on an adaptive empirical wavelet transform, which increases the efficiency of spectral analysis by 1.2 times or 14 % by separating high-frequency speech oscillations into their low-frequency components, namely internal empirical modes. Also, a biometric method for encoding speech signals based on mel-frequency cepstral coefficients has been improved, which uses the basic principles of adaptive spectral analysis using an empirical wavelet transform, which also significantly improves the separation of the Fourier spectrum into adaptive bands of the corresponding formant frequencies of the speech signal.Розроблено метод біометричного кодування мови, в якому емпіричне вейвлет-перетворення використовується для вилучення біометричних ознак мовних сигналів для голосової ідентифікації мовця. Цей метод відрізняється від існуючих тим, що використовує набір адаптивних смугових вейвлет-фільтрів Мейєра та спектральний аналіз Гільберта для визначення миттєвих амплітуд і частот внутрішніх емпіричних мод. Це дає можливість використовувати багатомасштабний вейвлет-аналіз для біометричного кодування мовних сигналів на основі адаптивного емпіричного вейвлет-перетворення, що підвищує ефективність спектрального аналізу в 1.2 рази або на 14% за рахунок розділення високочастотних мовних коливань на їх низькочастотні складові, а саме внутрішні емпіричні моди. Також удосконалено біометричний метод кодування мовних сигналів на основі мел-частотних кепстральних коефіцієнтів, який використовує основні принципи адаптивного спектрального аналізу з використанням емпіричного вейвлет-перетворення, що також суттєво покращує розділення Фур’є-спектру на адаптивні смуги відповідних формантних частот мовного сигналу
Інтелектуальне діагностування пухлин щитовидної залози
No full textThe article is devoted to the intelligent diagnosis of thyroid tumors, the diagnosis of papillary thyroid cancer based on general information, ultrasound images, and pathohistological images. It examines modern approaches to the intelligent diagnosis of thyroid tumors using machine learning and artificial intelligence methods. The types of medical intelligent systems, their architecture, accuracy, and the set of tasks they perform for the classification of thyroid cancer are considered. The problems of papillary thyroid cancer are considered, the specifics of the disease and the signs by which it is diagnosed are described. The main tasks of an intelligent system capable of automatically analyzing patient medical data and supporting clinical decision-making by an endocrinologist, segmenting and classifying thyroid tumors are outlined. The equipment used to form the training sample is described, and the process of data collection for building an intelligent medical system is described. The task to be solved is set. The metrics by which the accuracy of the intelligent medical system will be evaluated are characterized. The architecture of the intelligent medical system is presented, its main blocks are characterized, and the functionality of each block is described. A UML diagram is presented, according to which the intelligent medical system will operate. The data that will be used to form the training sample is presented, indicating its type, dimension, how the data is collected, and how this data will be used to train the intelligent medical system. The results of the study are aimed at improving the effectiveness of early detection of thyroid pathologies and reducing the number of false diagnoses, creating a convenient tool that will reduce the time it takes for a doctor to diagnose the disease and increase the accuracy of diagnosing papillary thyroid cancer.Статтю присвячено інтелектуальному діагностуванню пухлин щитовидної залози, діагностуванню папілярного раку щитовидної залози на основі загальної інформації, УЗД зображень, патогістологічних знімків. Розглянуто сучасні підходи до інтелектуального діагностування пухлин щитовидної залози із застосуванням методів машинного навчання та штучного інтелекту. Розглянуто види медичних інтелектуальних систем, їх архітектуру, точність та сукупність задач, які вони виконують для класифікації раку щитовидної залози. Розглянуто проблеми папілярного раку щитовидної залози, описано специфіку захворювання та ознак, за якими воно діагностується. Окреслено основні завдавання інтелектуальної системи, здатної автоматично аналізувати медичні дані пацієнтів і підтримувати прийняття клінічних рішень лікарем-ендокринологом, сегментувати та класифікувати пухлину щитовидної залози. Описано обладнання, з допомогою якого формувалася навчальна вибірка, описано процес набирання даних для побудови інтелектуальної медичної системи. Поставлено задачу, яка буде розв’язуватись. Охарактеризовано метрики, за якими буде оцінюватись точність інтелектуальної медичної системи. Подано архітектуру інтелектуальної медичної системи, охарактеризовано основні її блоки, описано функціонал кожного блоку. Подано UML діаграму, за якою працюватиме інтелектуальна медична система. Подано дані, які будуть використовуватись для формування навчальної вибірки, вказано їх тип, розмірність, яким чином дані збираються, та як ці дані будуть використовуватись для навчання інтелектуальної медичної системи. Результати дослідження спрямовані на підвищення ефективності раннього виявлення патологій щитовидної залози та зменшення кількості хибних діагнозів, створення зручного інструменту, який скоротить час діагностування хвороби лікарем та підвищить точність діагностування папілярного раку щитовидної залози
Комп’ютерний зір для розвідки з БПЛА в умовах сучасної війни
No full textThis paper considers the application of computer vision and deep learning methods for automated aerial reconnaissance using unmanned aerial vehicles under the conditions of modern warfare. The main classes of reconnaissance objects are analyzed, including military vehicles, fortifications, artillery positions, and groups of personnel. An approach to building an object detection system based on deep neural networks is proposed, in particular using YOLO-type detectors and U-Net segmentation models. The process of data preparation and augmentation with consideration of combat factors (smoke, explosions, low illumination, image shift, and noise) is described. An experimental evaluation of object detection quality under different scenarios is performed. It is shown that the use of specially adapted augmentation significantly increases the robustness of the models to interference. The limitations of the proposed approach and directions for further research are discussed.У статті розглянуто застосування методів комп’ютерного зору та глибокого навчання для автоматизованої повітряної розвідки з використанням безпілотних літальних апаратів в умовах сучасної війни. Проаналізовано основні класи об’єктів розвідки, включаючи військову техніку, укріплення, артилерійські позиції та групи живої сили. Запропоновано підхід до побудови системи виявлення об’єктів на основі глибоких нейронних мереж, зокрема детекторів типу YOLO та сегментаційних моделей U-Net. Описано процес підготовки та аугментації даних з урахуванням бойових факторів (дим, вибухи, низька освітленість, зсув зображення та шум). Проведено експериментальну оцінку якості виявлення обʼєктів у різних сценаріях. Показано, що використання спеціально адаптованої аугментації значно підвищує стійкість моделей до завад. Обговорено обмеження запропонованого підходу та напрями подальших досліджень
Виділення ознак для мультиспектрального аналізу зернових культур із використанням оптимізованих конвеєрів компʼютерного зору
No full textThe article presents the results of a study aimed at improving the stability, reproducibility, and structural consistency of computer vision pipelines for multispectral UAV imagery of winter wheat canopies. A new adaptive preprocessing model is introduced, incorporating illumination normalization based on a modified Retinex/MSRCR algorithm, entropy-regulated spatial-spectral filtering for noise suppression, and instability-driven spectral feature fusion to obtain stable multispectral descriptors. The model is formulated as a multi-objective preprocessing framework, jointly optimizing illumination invariance, noise robustness, structural preservation, and information richness. Experiments conducted on the open-access UAV dataset of nine winter-wheat fields (Switzerland) demonstrated a reduction of the coefficient of variation to 0.12 and RMSE to 0.089, together with improvements in structural similarity (SSIM = 0.923) and spectral entropy (H = 5.9), significantly outperforming classical normalization methods. The results confirm the effectiveness of the proposed approach in mitigating illumination heterogeneity and sensor-induced distortions, ensuring stable and phenologically consistent feature extraction. The developed framework can be integrated into computer-integrated and robotic precision-farming systems to enhance the reliability of automated monitoring and decision-support processes in winter-wheat production.У статті представлено результати дослідження, спрямованого на підвищення стабільності, відтворюваності та структурної узгодженості процесів комп’ютерного зору під час аналізу мультиспектральних зображень посівів озимої пшениці, отриманих з безпілотних літальних апаратів. Запропоновано нову адаптивну модель попередньої обробки, що поєднує нормалізацію освітленості (модифікований алгоритм Retinex/MSRCR), ентропійно-регульовану просторово-спектральну фільтрацію для придушення шумів та адаптивне спектральне злиття, кероване функціоналом нестабільності, для формування стабільних дескрипторів. Модель сформульована як багатокритеріальна схема попередньої обробки, що одночасно оптимізує інваріантність до освітлення, стійкість до шумів, структурну цілісність та інформаційну насиченість спектральних ознак. Експериментальні дослідження на відкритому наборі даних БПЛА дев’яти полів озимої пшениці (Швейцарія) показали зменшення коефіцієнта варіації до 0.12 та RMSE до 0.089, а також зростання SSIM до 0.923 і ентропії до 5.9, що суттєво перевищує результати класичних методів нормалізації. Отримані результати підтверджують ефективність розробленого підходу в умовах неоднорідного освітлення та сенсорних спотворень, забезпечуючи стабільне та фенологічно узгоджене вилучення ознак. Запропонована модель може бути інтегрована у комп’ютерно-інтегровані та роботизовані системи точного землеробства для підвищення надійності автоматизованого моніторингу стану посівів озимої пшениці
Подієво-орієнтована модель граничної обробки для промислових IoT-систем
No full textEfficient and reliable cold chain management requires rapid detection and interpretation of temperature deviations, equipment anomalies, and operational disturbances. Traditional IoT-based monitoring architectures rely heavily on cloud connectivity, resulting in latency, reduced autonomy, and limited resilience in time-critical situations. This paper proposes an event-driven processing logic integrated into an edge computing architecture for intelligent cold chain logistics platforms.The model introduces a structured four-tuple event representation, a deviation descriptor for quantifying abnormal behaviour, an adaptive severity classification function, and a rule-based edge decision mechanism. Formulas (1)–(4) formalize the transformation of raw sensor measurements into contextualized events, analytically evaluated deviations, severity levels, and real-time edge-level actions.Modelling results using realistic temperature trajectories—stable control, slow thermal drift, and door-abuse patterns—demonstrate the model’s ability to distinguish benign fluctuations from harmful deviations, escalate severity dynamically, and operate autonomously during connectivity interruptions. The proposed approach significantly enhances responsiveness, resilience, and operational reliability of cold chain monitoring systems.Ефективне управління холодовим ланцюгом потребує швидкого виявлення та інтерпретації температурних відхилень, збоїв обладнання та операційних подій. Традиційні IoT-системи моніторингу значною мірою залежать від хмарних сервісів, що призводить до затримок, обмеженої автономності та зниження надійності у критичних ситуаціях. У статті запропоновано модель подієво-орієнтованої логіки обробки даних у межах edge-архітектури для інтелектуального управління холодовим ланцюгом.Модель включає формалізоване представлення подій у вигляді чотирикомпонентного кортежу, опис відхилення для кількісної оцінки аномальної поведінки, адаптивну функцію класифікації рівнів критичності та механізм прийняття рішень на рівні edge-вузла. Формули (1)–(4) визначають послідовну трансформацію сирих даних сенсорів у контекстуалізовані події, оцінені відхилення, рівні загрози та локальні дії у режимі реального часу.Моделювання трьох типових температурних сценаріїв — стабільного режиму, повільного дрейфу та інтенсивних коливань через часте відкривання дверей — підтвердило здатність моделі відрізняти нешкідливі флуктуації від небезпечних відхилень, динамічно підвищувати рівень критичності та функціонувати автономно навіть за відсутності хмарного зв’язку. Запропонований підхід підвищує швидкодію, стійкість та загальну надійність систем холодового моніторингу
ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КІБЕРБЕЗПЕКИ ТА ШВИДКОДІЇ ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ У БЕЗПРОВІДНИХ МЕРЕЖАХ
No full textThe paper investigates the problem of ensuring a balance between information security and data transmission performance in wireless communications, in particular in the context of Bluetooth technology. The relevance of the topic is due to the growing demands on the speed and reliability of video stream transmission, which is becoming critically important in the context of the development of modern information and communication systems. The article analyzes the technical features of Bluetooth, in particular the IEEE 802.15.1 standard, which provides energy-efficient data transmission over short distances. The relevance of the topic is due to the growing demands on the speed and reliability of video streaming, which is becoming critical in the development of modern information and communication systems. The article analyzes the technical features of Bluetooth, in particular the IEEE 802.15.1 standard, which provides energy-efficient data transmission over short distances. The main characteristics of Bluetooth are considered, including the star network topology, frequency range, modulation methods and signal power that affect data transmission performance. Particular attention is paid to adaptive modulation and buffering methods that improve transmission quality in conditions of radio frequency interference and obstacles. Data protection mechanisms that can be integrated into wireless networks are also analyzed to prevent security threats such as unauthorized access and data interception. The proposed solutions take into account the features of Bluetooth Low Energy (BLE), which makes them particularly effective for IoT applications. The conclusions of the paper emphasize the importance of an integrated approach to resource management in wireless communications, which allows for stable, secure, and productive operation of information systems, in particular in an ever-changing threat environment.У роботі досліджується проблема забезпечення балансу між безпекою та швидкодією передачі даних у безпровідних комунікаціях, зокрема в контексті технології Bluetooth. Актуальність теми зумовлена зростаючими вимогами до швидкості та надійності передачі відеопотоків, що стає критично важливим в умовах розвитку сучасних інформаційно-комунікаційних систем. Аналізуються технічні особливості Bluetooth, зокрема стандарт IEEE 802.15.1, який забезпечує енергоефективну передачу даних на короткі відстані. Актуальність теми зумовлена зростаючими вимогами до швидкості та надійності передачі відеопотоків, що стає критично важливим в умовах розвитку сучасних інформаційно-комунікаційних систем. Аналізуються технічні особливості Bluetooth, зокрема стандарт IEEE 802.15.1, який забезпечує енергоефективну передачу даних на короткі відстані. Розглядаються основні характеристики Bluetooth, включаючи зіркову мережеву топологію, діапазон частот, методи модуляції та потужність сигналу, що впливають на продуктивність передачі даних. Особливу увагу приділено адаптивній модуляції та методам буферизації, які дозволяють покращити якість передачі в умовах радіочастотних завад та перешкод. Також аналізуються механізми захисту даних, які можуть бути інтегровані в безпровідні мережі, з метою запобігання загрозам безпеки, таких як несанкціонований доступ та перехоплення інформації. Запропоновані рішення враховують особливості Bluetooth Low Energy (BLE), що робить їх особливо ефективними для IoT аплікацій. Висновки роботи підкреслюють важливість комплексного підходу до управління ресурсами в безпровідних комунікаціях, який дозволяє забезпечити стабільну, безпечну та продуктивну роботу інформаційних систем, зокрема в умовах постійно змінюваного середовища загроз
Базові принципи розробки та застосування кіберполігонів для підготовки фахівців з кібербезпеки
No full textThis paper presents a comprehensive analysis of the fundamental principles for designing and applying cyber ranges as controlled learning and research environments for developing professional cybersecurity competencies. The evolution from static virtual labs to scalable cloud-based ecosystems and digital twins is outlined, emphasizing realistic network topologies, business services, and user behavior modeling. The study substantiates the need to combine technological automation with instructional design, including Bloom’s taxonomy and Kolb’s experiential learning cycle, and to align training outcomes with the NICE Workforce Framework. Particular attention is given to scenario lifecycle management, reproducibility through Infrastructure as Code and “scenario as code”, and objective performance assessment using learning analytics and situational awareness metrics. The paper also discusses the role of AI-driven automation, including agentic RAG approaches and multi-agent reinforcement learning, for adaptive scenario generation and dynamic adversary modeling, while highlighting the importance of verification and controlled use in training settings.У статті здійснено комплексний огляд базових принципів проєктування та практичного застосування кіберполігонів як керованих навчально-дослідних середовищ для формування професійних компетентностей у сфері кіберзахисту. Показано еволюцію тренувальних платформ від статичних віртуальних лабораторій до масштабованих хмарних екосистем і цифрових двійників інфраструктур, які відтворюють реалістичні мережеві топології, типові бізнес-сервіси та поведінку користувачів. Аргументовано, що на тлі зростання економічних втрат від кіберзлочинності та розширення розриву в кадровому забезпеченні, кіберполігони стають ключовим інструментом набуття «бойового» досвіду в безпечних умовах. З урахуванням фреймворку NICE, педагогічних моделей Блума та Колба, а також сучасних підходів до автоматизації сценаріїв, запропоновано узагальнену систему принципів, що охоплює архітектуру, керування контентом, оцінювання результатів, безпеку й відповідність етичним та правовим обмеженням. Окрему увагу приділено використанню штучного інтелекту, агентних RAG-підходів і багатоагентного навчання з підкріпленням для підвищення адаптивності вправ і якості аналітики навчання
ОСОБЛИВОСТІ СИСТЕМИ ЦІННІСНИХ ОРІЄНТАЦІЙ СТУДЕНТІВ ПСИХОЛОГІЧНОГО ПРОФІЛЮ І ТА ІV КУРСІВ
No full textThe article examines the peculiarities of the value orientation system of psychology students, its impact on their professional activity, and opportunities for developing these values in the learning process. The study of these changes is particularly important for psychology students, as they are future specialists who will play a key role in overcoming the psychological consequences of war and rebuilding the country. In wartime, values such as patriotism, civic responsibility, empathy, and willingness to help become increasingly relevant. The aim of the study was to examine the impact of professionalization (comparison of 1st and 4th year students according to the system of value orientations using M. Rokich's methodology). The results showed that in the hierarchy of thermal values (life goals) for both groups, “health” and “love” dominate, emphasizing the priority of personal well-being and relationships in times of crisis. However, significant differences were identified: first-year students highly value creativity, while for fourth-year students this value is relegated to the bottom of the list. In terms of instrumental values (means of achieving goals), first-year students emphasize “honesty,” “independence,” and “cheerfulness,” while fourth-year students emphasize “education,” “self-control,” and “good manners.” This shift in priorities indicates the influence of the educational process and professional training, where senior students value the qualities necessary for effective psychological work.
Thus, the study confirms that in the context of war and professional training, there is a dynamic change in the value orientations of psychology students. These changes are important for their future as specialists who will work on the psychological recovery of society.
Further scientific work should focus on studying the influence of external circumstances, especially war, on the formation of young people's life priorities.У статті розглянуто особливості системи ціннісних орієнтацій студентів психологічного профілю, їх вплив на професійну діяльність та можливості для розвитку цих цінностей у процесі навчання. Дослідження цих змін набуває особливого значення саме для студентів-психологів оскілки вони є майбутніми фахівцями, які відіграватимуть ключову роль у подоланні психологічних наслідків війни та відновленні країни. В умовах воєнного часу зростає актуальність таких цінностей, як патріотизм, громадянська відповідність, емпатія та готовність до допомоги. Метою дослідження було вивчення впливу професіоналізації (порівняння студентів 1 та 4 курсів за системою ціннісних орієнтацій використовуючи методику М. Рокича. Результати показали, що в ієрархії термальних цінностей (цілей життя) для обох груп домінують «здоров’я» та «кохання», підкреслюючи пріоритетність особистісного благополуччя та стосунків у кризовий період. Однак виділено значущі відмінності: студенти 1 курсу високо цінують творчість тоді як для студентів 4 курсу ця цінність відсувається на останні позиції. Щодо інструментальних цінностей (засоби досягнення цілей), то першокурсники виділять «чесність», «незалежність» та «життєрадісність», а четвертокурсники – «освіченість», «самоконтроль» та вихованість.. Така зміна пріоритетів свідчить про вплив навчального процесу та професійної підготовки, де на старших курсах цінуються якості які необхідні для ефективної психологічної діяльності.
Таким чином, можливо зробити висновок, що в умовах війни та професійної підготовки відбувається динамічна зміна ціннісних орієнтацій студентів-психологів. Ці зміни важливі для їхнього майбутнього як фахівців, які працюватимуть над психологічним відновленням суспільства.
Подальші наукові роботи мають бути зосереджені на вивчені впливу зовнішніх обставин, особливо війни, на формування життєвих пріоритетів молоді