Магістерські роботи КІТ ДІІТ

Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/21757

ENG: Master's theses

Browse

Now showing 1 - 30 of 30

Аналіз швидкодії сховищ оперативної та дискової пам’яті у цифрових бізнес рішеннях
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Гармаш, Олександр Олександрович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра: 91 с., 2 рис., 3 табл., 15 джерел, 4 додатки. Об’єкт дослідження – процеси зберігання та обробки даних у корпоративних та науково-аналітичних інформаційних системах. Предмет дослідження – фізичні та логічні архітектури сховищ даних, а також методи організації та оптимізації доступу до інформації, що визначають показники швидкодії, масштабованості та надійності систем. Мета роботи – дослідити сучасні підходи до побудови фізичних та логічних рівнів сховищ даних, проаналізувати їх ефективність і комплексність, а також визначити оптимальні рішення для організації даних у корпоративних та науково-аналітичних системах. Методи дослідження – теоретичний аналіз архітектур сховищ даних, порівняльний огляд типів фізичних носіїв (RAM, SSD, HDD), моделювання логічних структур та алгоритмів доступу, експериментальна оцінка продуктивності та надійності вибраних рішень. Отримані результати – виконано комплексний аналіз фізичних і логічних рівнів сучасних сховищ даних; визначено ключові фактори впливу на швидкодію та надійність; запропоновано рекомендації щодо вибору типів носіїв та оптимальної організації логічних структур для корпоративних і аналітичних систем.
Вплив стратегій попереднього завантаження ресурсів на швидкість відображення веб-сторінок
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Приймич, Андрій Михайлович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра 160 с., 33 рис., 6 табл., 21 джерело. Метою роботи є підвищення швидкості відображення контенту та покращення користувацького досвіду веб-додатків шляхом дослідження та впровадження оптимальних стратегій попереднього завантаження критичних ресурсів. Об'єктом дослідження є процес рендерингу веб-сторінок у сучасних браузерах. Предметом дослідження виступають методи та механізми оптимізації доставки контенту, зокрема стратегії попереднього завантаження попереднє завантаження, попередня вибірка та ліниве завантаження. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні алгоритму вибору ефективної стратегії завантаження залежно від типу контенту, що дозволяє суттєво зменшити час до першого відмальовування та покращити загальну чутливість інтерфейсу, його привабливість та зручність для користувача.
Дослідження алгоритмів рекомендаційного механізму в платформі з оцінюванням медіаконтенту
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Попов, Максим Сергійович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра 181с., 35рис., 2 додатки, 71 джерело. Було проведено комплексне дослідження предметної області рекомендаційних систем, включаючи аналіз алгоритмів персоналізації контенту та описані вимоги користувачів відеоплатформи. На основі цього було виконано внутрішнє та зовнішнє проєктування програмного забезпечення. Вимоги були чітко визначені, а функціонал платформи охоплює можливість багатокритеріального ранжування відеоконтенту за тегами, популярністю, свіжістю та якістю, систему явних оцінок через лайки/дизлайки, п'ятикрокове категоризоване опитування для вирішення проблеми "холодного старту", а також відображення аналітичних даних у вигляді візуалізації топ-тегів та динаміки метрик за 30 днів. Виконана розробка платформи з використанням фреймворку Vue.js 3 з Composition API для фронтенду, Firebase для реал-тайм синхронізації даних та Cloudinary для обробки медіафайлів. Після реалізації програма пройшла етап тестування та відлагодження для забезпечення надійності та оптимальної продуктивності. Мета розробки полягає у створенні ефективної системи персоналізованих рекомендацій медіаконтенту, що уникає ефекту "filter bubble" та забезпечує прозорість алгоритмів через декомпозицію фінального скору. Об'єкт дослідження — експериментальна платформа MyTube, спрямована на оцінювання та рекомендацію відеоконтенту.
Дослідження алгоритмів стиснення зображень
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Шкуропат, Ярослав Сергійович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 131 сторінках, містить 18 рисунків, 5 таблиць, 3 додатки, 25 джерел. Об'єкт дослідження - алгоритми та формати стиснення цифрових зображень, що використовуються для зберігання і передавання графічних даних у веб-середовищі. Мета роботи - дослідити ефективність алгоритмів стиснення зображень для типових веб-сценаріїв та розробити веб-застосунок на базі PHP, який автоматизує процес порівняння форматів і параметрів стиснення, обчислює показники якості та формує звітні матеріали. Методи дослідження - експериментальне порівняння режимів стиснення без втрат і з втратами на фіксованому наборі тестових зображень різних класів (фотографії, графіка, скріншоти інтерфейсів). Для кожного варіанта стиснення виконувалося вимірювання розміру вихідного файлу та часу обробки, а якість відтворення оцінювалася за допомогою показника PSNR (як базової) і SSIM (як додаткової). Для забезпечення відтворюваності результатів застосовано стандартизовані правила підготовки вхідних даних, задані пресети параметрів кодеків, а також автоматизоване збереження результатів у базі даних і формування порівняльних таблиць та графіків. Одержані результати - спроєктовано та реалізовано веб-систему для дослідження алгоритмів стиснення зображень, що забезпечує завантаження файлів, запуск пакетних експериментів за визначеними наборами параметрів, збирання статистики та візуалізацію порівнянь. Реалізовано модуль обчислення показників якості й продуктивності, який фіксує розмір стиснених файлів, час кодування та значення PSNR/SSIM для кожного формату і пресету. На основі отриманих даних сформовано практичні рекомендації щодо вибору формату та параметрів стиснення для веб-зображень з урахуванням компромісу між якістю, розміром файлу та обчислювальними витратами.
Дослідження алгоритмів шифрування даних з використанням еліптичних кривих
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Макарова, Христина Євгенівна
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 162 сторінках, містить 22 рисунків, 13 таблиць, 72 додатків та 83 джерел літератури. У роботі проведено дослідження сучасних алгоритмів шифрування даних на основі еліптичних кривих. Виконано аналіз математичних основ еліптичної криптографії, розглянуто її переваги та недоліки у порівнянні з традиційними криптографічними методами. Обґрунтовано вибір метрик оцінки ефективності алгоритмів, зокрема криптографічної стійкості, часу шифрування та дешифрування, часу генерації ключів, енергоефективності та витрат на зберігання і передачу даних. У межах роботи реалізовано алгоритм Чандрасекхара та протокол Діффі-Геллмана з використанням еліптичних кривих, проведено їх тестування та порівняльний аналіз за обраними метриками. Отримані результати дозволяють визначити доцільність використання конкретних алгоритмів у системах з обмеженими обчислювальними ресурсами, зокрема у мобільних застосунках та системах Інтернету речей. Об’єктом дослідження є методи захисту інформації від несанкціонованого доступу. Предметом дослідження є алгоритми шифрування даних на основі еліптичних кривих, їх ефективність та безпека.
Дослідження властивостей генерації тестів методами білої скриньки
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Максимчук, Володимир Сергійович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра: 117с., 8 рис., 2 табл., 30 джерел, 4 додатки. Об’єкт дослідження – процеси автоматичної генерації тестових сценаріїв за допомогою сучасних методів штучного інтелекту. Предмет дослідження – генеративні нейромережеві моделі та набори даних, що визначають точність і релевантність згенерованих тестів. Мета роботи – дослідити сучасні генеративні підходи до автоматичного створення тестів, оцінити їх ефективність та визначити оптимальні рішення для практичного використання у контролі якості програмного забезпечення. Методи дослідження – експериментальне тестування генеративних моделей на різних наборів даних, порівняльний аналіз якості згенерованих тестів за показниками точності, повноти та релевантності. Отримані результати – розроблено програмний застосунок для навчання та тестування генеративних моделей, що дозволяє оцінювати якість автоматично згенерованих тестових сценаріїв. Проведено експериментальне дослідження та визначено показники ефективності моделей для різних типів завдань контролю якості ПЗ.
Дослідження впливу способу управління станом Flutter додатку на його швидкодію та ресурсоємність
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Кривоносов, Юрій Антонович
UKR: Магістерська робота виконана на 116 сторінках, містить 46 рисунків, 36 таблиць та 12 використаних джерела. В роботі було проведено дослідження впливу способів управління станом Flutter додатку на його швидкодію та ресурсоємність. Було створено спеціальну програму для проведення експериментів на емуляторі та реальному девайсі, з метою отримання показників, таких як: кількість кадрів на секунду, час кадру, затримка відгуку інтерфейсу на дію користувача та використання програмою оперативної пам’яті, для подальшої їх оцінки та проведення порівняння впливу різних способів управління станом на швидкодію та ресурсоємність Flutter додатку. Метою роботи є визначення того, як різні способи контролю стану впливають на додаток, і в яких практичних випадках краще використовувати той чи інший спосіб.
Дослідження впливу стандарту ES6 у програмуванні мовою JavaScript на можливості супроводу коду
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Свиридов, Михайло Олександрович
UKR: Магістерська робота виконана на 169 сторінках, містить 20 рисунків, 6 таблиць та 8 використаних джерел. В магістерській роботі було розглянуто сучасні підходи до оцінювання підтримуваності JavaScript-коду, показники складності та підтримуваності програмного коду, методи статичного аналізу коду та стандарти ES5 і ES6. Виділені основні показники підтримуваності: Maintainability Index, когнітивна складність, цикломатична складність та показники Гелстеда. Було розроблено односторінковий веб-застосунок «Code Complexity Lab» для автоматизованого обчислення показників підтримуваності JavaScript-коду. Мета дослідження полягає в дослідженні впливу стандарту ES6 на підтримуваність JavaScript-коду шляхом кількісного порівняння показників складності ES5- та ES6-реалізацій. Об'єкт дослідження – процеси оцінювання складності та підтримуваності програмного забезпечення на рівні вихідного коду JavaScript.
Дослідження ефективності алгоритмів шифрування та дешифрування даних
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Нор, Олексій Сергійович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи бакалавр: 143 с., 57 рис., 13 табл., 1 додаток, 35 джерел. Об’єкт дослідження – процеси шифрування та дешифрування даних у прикладних сценаріях оброблення (шифрування/розшифрування файлів і наборів файлів) з урахуванням впливу апаратної платформи (тип носія M.2/SSD/HDD) та режиму виконання (однопотоковий/багатопотоковий). Мета роботи – розробка інструментальної програмної системи для стандартизованого проведення експериментів і порівняльного аналізу криптографічних алгоритмів, а також формування критеріїв та рекомендацій щодо оцінювання ефективності за сукупністю метрик (час, швидкість, CPU, RAM). Методи дослідження – аналіз сучасних криптографічних підходів і сценаріїв застосування; проєктування модульної архітектури; бенчмаркінг з вимірюванням часу, середньої швидкості обробки, пікового завантаження CPU, використання RAM та коефіцієнта зміни обсягу даних; валідація коректності результатів; нормалізація метрик і формування інтегральних показників для порівняння та ранжування. Одержані результати – виконано серії експериментальних вимірювань ефективності симетричних, асиметричних і гібридних криптографічних алгоритмів на носіях M.2/SSD/HDD. Результати систематизовано у таблицях і графіках та проведено порівняльний аналіз за сукупністю метрик (час, швидкість, завантаження CPU, використання RAM). Встановлено, що AES є найпродуктивнішим для масового шифрування; ChaCha20 і Blowfish – доцільні альтернативи в програмних реалізаціях; DES/3DES/Serpent суттєво поступаються; для коротких асиметричних операцій ECC демонструє найкращий баланс швидкодії та компактності.
Дослідження ефективності використання голосового помічника у веб-додатках
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Ципа, Ілля Владиславович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 150 сторінках, містить 25 рисунків, 16 таблиць, 4 додатки, 20 джерел.. Було проведено комплексне дослідження ефективності використання голосових інтерфейсів (VUI) у веб-середовищі як альтернативи традиційним графічним інтерфейсам (GUI). Проаналізовано сучасний стан технологій розпізнавання мови та методи оцінки юзабіліті. На основі Web Speech API та платформи Node.js розроблено експериментальний програмний комплекс «VUI Research System». Реалізовано авторський алгоритм семантичного парсингу та нормалізації даних, що забезпечує коректне введення структурованої інформації (дати, номери, імена). Проведено серію експериментів за методикою «сліпого тестування», які підтвердили перевагу голосового введення: зафіксовано прискорення виконання завдань у 3.17 рази та підвищення точності форматування складних даних до 99% (проти 92% при ручному введенні). Доведено наявність ефекту «вирівнювання навичок», що робить систему інклюзивною для користувачів з різним рівнем цифрової грамотності. Запропоновано стратегію комерціалізації розробки за моделлю B2B SaaS для сфер логістики та CRM.
Дослідження ефективності роботи алгоритмів стиснення на різних типах даних
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Лук’яненко, Давид Ігорович
UKR: Магістерська робота виконана на 120 сторінках, містить 46 рисунків, 10 таблиць, 5 додатків та 35 використаних джерел. У магістерській роботі було розглянуто та реалізовано набір сучасних алгоритмів безвтратного стиснення даних, зокрема DEFLATE, Brotli, LZ4, Zstandard, LZMA та Snappy, а також техніки попередньої обробки даних (delta-кодування, бітове пакування, транспонування). Дослідження проводилось на різних типах даних: цілих і дійсних числах, булевих масивах, рядках, часових рядах та розріджених послідовностях. У межах роботи було розроблено програмну дослідницьку платформу мовою C#, яка забезпечує генерацію синтетичних наборів даних, бенчмаркінг алгоритмів та візуалізацію результатів у вигляді графіків і теплових карт. Проведено порівняльний аналіз ефективності алгоритмів за показниками коефіцієнта стиснення, швидкості роботи та економії обчислювальних ресурсів. На основі статистичних характеристик даних (ентропія, автокореляція, розрідженість) побудовано адаптивну систему передбачення, використання та ефективність такого підходу також досліджувались у ході роботи. У результаті дослідження визначено найбільш ефективні стратегії стиснення для різних типів даних та встановлено, що комбінований адаптивний підхід дозволяє суттєво підвищити коефіцієнт стиснення та зменшити витрати ресурсів без втрат інформації.
Дослідження засобів штучного інтелекту для розпізнавання усного мовлення
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Пазика, Катерина Станіславівна
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 92 сторінках, містить 18 рисунків, 7 таблиць, 4 додатки, 19 джерел. Проведено дослідження засобів штучного інтелекту для розпізнавання усного мовлення. Виконано аналіз сучасних архітектур нейронних мереж, здатних працювати в умовах обмежених обчислювальних ресурсів та обрано дві архітектури для дослідження: CRNN та MobileNetV2. Досліджено вплив наборів даних на якість розпізнавання та узагальнювальну здатність моделей з використанням датасетів Google Speech Commands v0.01 та v0.02, що міслять аудіозаписи коротких мовних команд. розроблено програмний засіб що забезпечує обробку та аугментацію аудіоданих, реалізує механізм навчання та тестування моделей. У ході дослідження проводилось пряме тестування, при якому моделі тестувались на тому ж датасеті, на якому навчались та перехресне, при якому модель навчалась на одній версії датасету, а тестувалась на іншій. Результати тестування виводились у вигляді класифікаційного звіту, який включає в себе показники точності, повноти та F1-міри для кожної команди класу, а також список перших 10 правильних і неправильних розпізнавань. Програма написана мовою Python із використанням бібліотек PyTorch, Librosa, Scikit-learn, Tkinter. Мета роботи полягає у дослідженні сучасних засобів штучного інтелекту для розпізнавання мовлення та порівнянні отриманих результатів за показниками точності та узагальнювальної здатності.
Дослідження методів автоматичного покращення якості зображень на основі нейронних мереж
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Рябовол, Віктор Костянтинович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 99 сторінках, містить 35 рисунків, 3 таблиці, 4 додатки, 20 джерел. У роботі проведено аналіз сучасних методів автоматичного покращення якості цифрових зображень, зокрема класичних підходів та рішень на базі нейронних мереж (Super-Resolution, GAN). Розроблено та реалізовано клієнт-серверний веб-застосунок для інтелектуальної реставрації зображень облич через сторонній AI-сервіс. Програмна частина побудована з використанням бібліотеки React для фронтенду та середовища Node.js з фреймворком Express для бекенду. Проведено експериментальне дослідження ефективності обраних методів, що підтвердило покращення візуальної якості та чіткості деталей. Мета розробки полягає у створенні кросплатформеного інструментарію для цифрової реставрації фотоматеріалів та оптимізації медіаданих.
Дослідження методів оптимізації рендерінгу великої кількості об'єктів в Unity
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Сидоров, Олег Володимирович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 63 сторінках, містить 33 рисунки, 7 таблиць, 3 додатки, 17 джерел. Було проведено детальне дослідження предметної області оптимізації рендерингу в Unity для сцен із великою кількістю об’єктів, проаналізовано підходи та обрано методи, що впливають на різні етапи формування кадру. Реалізовано дослідницький проект на Unity, в якому створено набір тестових сцен та інструменти для керування запуском експериментів і фіксації показників. Після реалізації проект пройшов етап тестування та відлагодження, а також проведено серію вимірювань і порівняльний аналіз отриманих результатів для визначення ефективності кожного методу. Мета роботи полягає у підвищенні продуктивності рендерінгу в сценах з великою кількістю об’єктів шляхом дослідження та практичної перевірки методів оптимізації.
Дослідження методів та програмних засобів прогнозування виробництва металургійної продукції
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Косіцин, Олексій Володимирович
UKR: Магістерська робота виконана на 121 сторінках, містить 15 рисунків, 1 таблицю та 8 використаних джерел. В магістерський роботі було проведено дослідження предметної області, були поставлені задачі проектування та розробки програмного забезпечення. Були визначені вхідні та вихідні умови, функціональні вимоги для програмного забезпечення. У результаті роботи були побудовані прогнози виробництва металургійної продукції на мові Python. Були пораховані метрики якості прогнозів виробництва металургійної продукції. Мета роботи: дослідити методи та програмні засоби для прогнозування виробництва металургійної продукції, вимірити точність прогнозування, за допомогою метрик якості прогнозу. Об'єктом дослідження є процес прогнозування виробництва металургійної продукції.
Дослідження методів тестування продуктивності та масштабованості в хмарних системах
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Соченко, Марія Олегівна
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 160 сторінках, містить 24 рисунки, 9 таблиць, 7 додатків та 70 використаних джерел. У магістерській роботі було проведено дослідження методів тестування продуктивності та масштабованості в хмарних системах. Проаналізовано сучасні підходи до оцінювання ефективності хмарних сервісів, зокрема навантажувальне тестування, тестування масштабованості, стрес-тестування та тестування відмовостійкості. Обґрунтовано вибір основних метрик оцінювання, серед яких час відгуку, пропускна здатність, використання обчислювальних ресурсів, еластичність та стабільність роботи системи. У межах роботи реалізовано експериментальне середовище для тестування хмарних сховищ на базі платформ Google Cloud Platform (GCP) та Amazon Web Services (AWS S3). Проведено серію тестових сценаріїв із поступовим збільшенням навантаження та виконано порівняльний аналіз отриманих результатів. За результатами дослідження встановлено, що хмара GCP демонструє більш ефективне горизонтальне масштабування та швидшу адаптацію до змін навантаження, тоді як AWS S3 характеризується меншим часом виконання операцій. Отримані результати дозволяють визначити доцільність використання кожної платформи залежно від вимог до продуктивності та масштабованості системи. Практичне значення роботи полягає у можливості застосування запропонованих методів тестування під час проєктування та експлуатації реальних хмарних рішень з метою підвищення їх надійності та ефективності. Об’єктом дослідження є хмарні системи та сервіси зберігання даних. Предметом дослідження є методи тестування продуктивності та масштабованості в хмарних середовищах.
Дослідження нейромережевого розпізнавання образів за їх частинами із застосуванням онтологій
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Жуковець, Олег Олегович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 79 сторінках, містить 4 частини, 50 рисунків, 15 таблиць, 4 додатки, 30 джерел. Було проведено детальне дослідження процесів нейромережевого розпізнавання візуальних образів на основі виявлення їх складових частин з інтеграцією доменних знань. На основі теоретичного аналізу літератури та аналогів розроблено доменну онтологію слона в OWL з ієрархією, вагами та обмеженнями, реалізовано механізми уточнення виявлень (refine_detections) з використанням OWLReady2 та SPARQL-запитів, а також програмний комплекс на Python з Gradio для порівняльного дослідження з/без онтології. Експерименти на наборі з 64 зображень слонів оцінено за показниками кількості виявлень і впевненості, з урахуванням оклюзії. Мета роботи – підвищення точності та повноти розпізнавання складних образів за їх частинами шляхом застосування онтологій для пост-обробки нейромережевих виявлень, що наближує систему до людського сприйняття контексту. Об'єкт дослідження – процеси нейромережевого розпізнавання візуальних образів на основі виявлення їх складових частин з інтеграцією доменних знань. Результати дозволяють зменшити помилки в оклюдованих сценах, з потенціалом адаптації онтології до інших доменів (транспорт, люди).
Дослідження оптимізації пам’яті в роботі з великими наборами даних засобами Python
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Ковальчук, Руслан Русланович
UKR: Кваліфікаційна робота: 136 с., 16 рис., 62 джерела. Об’єкт дослідження: процес обробки великих наборів даних засобами мови програмування Python за умов обмеженого обсягу оперативної пам’яті. Предмет дослідження: методи та інструменти оптимізації споживання оперативної пам’яті при роботі з великими наборами даних у Python (обсягом від кількох гігабайт до терабайт), включаючи бібліотеки Pandas, Dask, Vaex, Polars та техніки chunking, downcasting, стиснення і паралельну обробку. Мета дослідження: розробити та експериментально обґрунтувати комплекс рекомендацій щодо ефективної обробки великих наборів даних у Python з мінімальним використанням оперативної пам’яті без виникнення помилок типу MemoryError. Методи дослідження: теоретичні – огляд і порівняльний аналіз науково-технічної літератури, систематизація сучасних підходів; практичні – експериментальне тестування на реальних (наприклад, NYC Taxi) та синтетичних датасетах, використання бібліотек Pandas, Dask, Vaex, Polars, NumPy; моніторинг споживання пам’яті (psutil), вимірювання часу виконання (timeit), візуалізація результатів (Matplotlib, Seaborn). Теоретичне значення роботи полягає у систематизації та порівняльній характеристиці сучасних бібліотек і технік оптимізації пам’яті в Python, що розширює уявлення про можливості out-of-core обчислень та паралельної обробки даних у data science. Практичне значення роботи полягає у розробці чітких, готових до впровадження рекомендацій і прикладів коду, які дозволяють зменшити споживання RAM на 30–90 % та прискорити обробку в 2–10 разів залежно від типу даних і обраного інструменту. Галузь використання: data science, бізнес-аналітика, машинне навчання, обробка логів, фінансові системи, IoT-аналітика, наукові обчислення – будь-які проєкти, де обсяг даних перевищує доступну оперативну пам’ять.
Дослідження продуктивності GraphQL при використанні у веб-додатках
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Григоренко, Андрій Леонідович
UKR: Об’єктом дослідження є серверні підсистеми веб‑API. Предметом дослідження є експлуатаційні характеристики під навантаженням у типових сценаріях (читання/запис). Метою роботи є визначення ефективності GraphQL і REST API при використанні у веб-застосунках. Методи дослідження: емпіричне порівняння обраних фреймворків, їх швидкодії у різних ситуаціях. Результати та їх новизна: дослідження робить внесок у визначення практичної застосовності різних веб‑API при використанні у веб-застосунку. Результати дослідження дозволяють зробити висновки щодо того в яких ситуаціях той чи інший API показує кращі результати. Пояснювальна записка складається зі вступу, 4 розділів, висновків, бібліографічного списку та 4 додатків: - у вступі описується сутність розробки, її актуальність. Складається із 3 сторінок; - у першому розділі висвітлюються ключові аспекти REST та GraphQL, пояснюються проблеми, які він вирішує, і аналізуються наявні проблеми та дослідження продуктивності. Обгрунтовується вибір напряму для подальшого дослідження. Складається з 11 сторінок; - у другому розділі надано аналіз завдань роботи, надано обґрунтування експериментального методу дослідження. Складається з 22 сторінок;) - у третьому розділі представлене проектування й розробка аналітичного додатку для дослідження. Складається з 7 сторінок; - у четвертому розділі описано виконані дослідження. Складається з 32 сторінкок; - додатки містять технічне завдання, текст програми, керівництво користувача та тези з конференції. Таблиць – 19, рисунків – 17, бібліографія – 54 джерел.
Дослідження продуктивності роботи веб-додатків з різними форматами зображень (на прикладі gif, jpg, png, swf та webp)
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Посмітюха, Марія Олександрівна
UKR: Магістерська робота присвячена порівняльному аналізу ефективності сучасних та традиційних форматів графічного контенту в вебсередовищі. У роботі розглянуто технічні особливості форматів JPEG, PNG, GIF, WebP та застарілої технології SWF. В межах дослідження розроблено вебзастосунок для автоматизованого пакетного тестування зображень, який дозволяє вимірювати час завантаження (Load Time), час декодування (Decode Time) та швидкість відмальовування основного контенту (LCP). Мета дослідження полягає у виявленні реального впливу форматів на продуктивність інтерфейсу та навантаження обчислювальних ресурсів пристрою. Об'єктом дослідження є процеси передачі та рендерингу графічних даних у браузері. Наукова новизна полягає у виявленні "прихованих" витрат формату WebP на етапі декодування, що частково нівелює вигоду від високого стиснення у швидких мережах. Практичне значення роботи полягає у розробці рекомендацій щодо вибору форматів для різних категорій графіки з метою покращення користувацького досвіду (UX).
Дослідження продуктивності ігрових рушіїв Unity та Unreal Engine
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Грива, Ярослав Васильович
UKR: Робота виконана на 114 сторінках, містить 81 рисунків, 16 таблиць, 8 використані джерела. У даній роботі були розглянуті методи порівняльного аналізу продуктивності ігрових рушіїв шляхом використання ідентичних симуляцій сцен, створених за однакових умов тестування. Такий підхід дозволив мінімізувати вплив сторонніх чинників і забезпечити об’єктивність отриманих результатів. Метою дослідження є порівняння ігрових рушіїв Unity та Unreal Engine з подальшим визначенням їх сильних і слабких сторін під час роботи з великою кількістю об’єктів, а також із використанням фізичної симуляції. У результаті проведеного аналізу з’являється можливість зробити коректний та обґрунтований вибір ігрового рушія для розробки, виходячи з вимог до продуктивності, візуальної складності та особливостей майбутнього програмного продукту. Дана робота була розроблена за допомогою Unity з використанням мови програмування C# та Unreal Engine з використанням Blueprint
Дослідження складності конструктивно-продукційних моделей зон рекуперації постійного струму
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Шаповал, Євген Віталійович
UKR: Магістерська робота виконана на 80 сторінках, містить 20 рисунків, 28 таблиць та 30 використаних джерел. У магістерській роботі розглянуто підхід до кількісної оцінки складності конструктивно-продукційних моделей зон рекуперації постійного струму на основі метрик Холстеда. Запропоновано інтерпретацію елементів формалізованого опису, де операції та зв’язки розглядаються як оператори, а позначення, константи та параметри – як операнди, що дає змогу обчислювати показники 𝑛1, 𝑛2, 𝑁1, 𝑁2 та похідні метрики обсягу, складності й зусилля. Розроблено програмний засіб на базі Electron, Svelte та TypeScript, який виконує вилучення LaTeX-виразів з документів, автоматично розраховує метрики та візуалізує результати для порівняння моделей. Мета роботи полягає у дослідженні та кількісному порівнянні складності КПМ зон рекуперації за допомогою розробленого інструментарію. Об’єкт дослідження – процеси аналізу та оцінки складності формалізованих моделей на прикладі КПМ зон рекуперації постійного струму.
Дослідження спеціалізованих баз даних часових рядів
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Вєтлужських, Михайло Вячеславович
UKR: Магістерська кваліфікаційна робота виконана на 139 сторінках, містить 5 рисунків, 23 таблиці, 87 використаних джерел та 5 додатків. Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню спеціалізованих баз даних часових рядів (Time Series Databases, TSDB), які використовуються для зберігання, обробки та аналізу даних, організованих за часовими мітками. Метою роботи є розробка науково обґрунтованої методики порівняльного аналізу продуктивності баз даних часових рядів та формування практичних рекомендацій щодо вибору оптимальної TSDB залежно від сценарію використання. В роботі проаналізовано архітектурні підходи до реалізації TSDB: колоночне зберігання, LSM-дерево, розширення реляційних СУБД та спеціалізовані формати зберігання. Виконано детальний огляд чотирьох провідних систем: InfluxDB, TimescaleDB, QuestDB та VictoriaMetrics. Спроєктовано та реалізовано модульну систему тестування продуктивності мовою Python з використанням Docker-контейнеризації для забезпечення ізольованого та відтворюваного тестового середовища. Система включає уніфіковані адаптери для взаємодії з різними базами даних, генератор тестових даних та веб-інтерфейс візуалізації результатів. Проведено експериментальне дослідження продуктивності чотирьох баз даних часових рядів на наборі з 10 мільйонів точок даних. Встановлено, що QuestDB демонструє найвищу швидкість запису (520 000 точок/с), що в 3,7 рази перевищує показники TimescaleDB, та найкращі результати читання із середнім часом виконання запитів 52 мс. VictoriaMetrics забезпечує найефективніше стиснення даних (коефіцієнт 16,7) та найнижче споживання оперативної пам'яті. Сформовано матрицю вибору TSDB залежно від сценарію використання: QuestDB рекомендовано для високошвидкісного IoT та телеметрії; VictoriaMetrics — для Prometheus-моніторингу та довгострокового зберігання метрик; TimescaleDB — для SQL-аналітики та інтеграції з існуючими системами; InfluxDB — як універсальне рішення для DevOps з розвиненою екосистемою. Практична цінність роботи полягає у створенні відтворюваного інструментарію для об'єктивного порівняння продуктивності баз даних часових рядів та формуванні науково обґрунтованих рекомендацій для вибору оптимальної TSDB залежно від конкретних вимог проєкту.
Дослідження та впровадження принципів UX/UI для підвищення ефективності взаємодії користувачів з туристичним вебсайтом
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Гавриш, Яна Андріївна
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 111 сторінках, містить 8 рисунків, 20 таблиць, 4 додатки, 62 джерела. У роботі проведено аналіз сучасних підходів до проєктування користувацького досвіду та інтерфейсу користувача (UX/UI) в контексті туристичних вебсайтів. Розглянуто класичні принципи юзабіліті, евристики Якоба Нільсена, а також сучасні метрики оцінювання зручності користування, продуктивності та доступності вебінтерфейсів. Розроблено програмний інструмент для автоматизованого аналізу на основі кількісних метрик, включаючи показники Core Web Vitals, критерії доступності WCAG та узагальнені оцінки Google Lighthouse. Програмна частина реалізована з використанням клієнт-серверної архітектури та сучасних вебтехнологій, що забезпечує масштабованість і повторюваність результатів аналізу. Проведено експериментальне дослідження ефективності застосування обраних метрик на прикладі реальних туристичних вебсайтів, що дозволило виявити типові проблеми взаємодії користувачів з інтерфейсом та оцінити вплив UX/UI на зручність користування. Отримані результати підтверджують доцільність використання автоматизованого підходу для підвищення ефективності взаємодії користувачів з туристичними вебсайтами та можуть бути використані для подальшого вдосконалення цифрових туристичних сервісів.
Дослідження часових характеристик XSLT-перетворень
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Кононенко, Данило Сергійович
UKR: Магістерська робота виконана на 163 сторінки, містить 15 рисунків, 12 таблиць та 34 використаних джерела. У роботі досліджується продуктивність різних XSLT-процесорів при обробці XML-документів різної складності. Метою дослідження є визначення часових характеристик процесорів Saxon‑HE, Xalan‑J та libxslt, а також аналіз залежності часу виконання від складності XML-документів і XSLT-шаблонів. Для проведення експериментів було розроблено програмний продукт, який генерує XML-документи різної глибини та ширини, виконує XSLT-трансформації та фіксує часові показники: час компіляції, середній, мінімальний та максимальний час виконання, дисперсію та стандартне відхилення. Результати дослідження подані у вигляді таблиць і графіків, що дозволяє оцінити продуктивність і стабільність процесорів, а також зробити порівняння їх роботи при різних умовах.
Дослідження часової ефективності базових конструкцій мов Objective-C та Swift під iOS
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Навка, Сергій Ігорович
UKR: Магістерська кваліфікаційна робота виконана на сторінках, містить рисунків, таблиці, використаних джерел та додатки. У магістерській кваліфікаційній роботі досліджено часову ефективність базових конструкцій мов програмування Objective-C та Swift у середовищі iOS. Об’єктом дослідження є процеси виконання та оптимізації мовних конструкцій під час розроблення мобільних застосунків для операційної системи iOS. Предметом дослідження є порівняльний аналіз часової ефективності циклів, умовних операторів, операцій над колекціями, рядками, викликів методів та операцій із пам’яттю в мовах Objective-C та Swift. Метою роботи є створення інструментального середовища та проведення експериментального аналізу часової ефективності базових конструкцій мов Objective-C та Swift, визначення їх сильних і слабких сторін, а також формування науково обґрунтованих рекомендацій щодо оптимального використання мовних засобів у продуктивно-критичних iOS-застосунках. У процесі виконання роботи використано методи теоретичного аналізу принципів роботи Objective-C Runtime, ARC та оптимізацій компілятора LLVM, експериментальні методи вимірювання часу виконання з використанням нативних інструментів iOS-розроблення (Xcode Instruments, XCTest), а також методи програмної реалізації бенчмаркінгового комплексу для збору та аналізу результатів у реальному середовищі iOS. Отримані результати дозволяють оцінити вплив типу мовної конструкції, обсягу обчислень та особливостей керування пам’яттю на часову ефективність виконання програм. Практичне значення роботи полягає у можливості використання результатів дослідження для оптимізації продуктивності iOS-застосунків, вибору мови програмування та стилю кодування залежно від вимог до швидкодії, а також у науково-дослідній та освітній діяльності у галузі мобільних програмних систем.
Дослідження часової ефективності відображення елементів графічного інтерфейсу під .NET
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Трегуб, Ігор Олексійович
UKR: Кваліфікаційна робота магістра виконана на 22 ілюстрації, 13 таблиць та 21 джерело. Робота присвячена розробці та експериментальному дослідженню бенчмарк-програми для оцінки часової ефективності рендерингу елементів графічного інтерфейсу в .NET для платформ WinForms, WPF. Проведено експерименти на сценарій/платформу на сучасному апаратному забезпеченні в .NET, що дозволило визначити оптимальні платформи за сценаріями. Результати підтверджують статистичну значущість відмінностей (відсутність перетинів 95%-вих інтервалів, SE < 1–2% від середнього). Отримані результати допомагають оптимізувати користувацький досвід у реальних настільних застосунках, де швидкість та стабільність відгуку інтерфейсу мають критичне значення.
Дослідження часової ефективності генетичних алгоритмів
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Михайлова, Тетяна Олександрівна
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 97 сторінках, містить 39 рисунків, 4 додатки, 39 джерел Магістерська робота присвячена дослідженню часової ефективності генетичних алгоритмів та аналізу впливу їх основних параметрів на тривалість виконання алгоритму. Генетичні алгоритми належать до стохастичних методів оптимізації та широко застосовуються для розв’язання складних задач у різних галузях інформаційних технологій, проте їх часові характеристики значною мірою залежать від конфігурації параметрів та властивостей оптимізаційної задачі. У роботі проаналізовано теоретичні засади генетичних алгоритмів, їх структуру, оператори селекції, кросинговеру та мутації, а також критерії зупинки. Окрему увагу приділено питанням оцінювання часової ефективності стохастичних алгоритмів і чинникам, що впливають на обчислювальні витрати. Розроблено програмний інструмент мовою Python для експериментального дослідження часової ефективності генетичних алгоритмів. Програма реалізує класичний генетичний алгоритм із можливістю налаштування основних параметрів, автоматично вимірює час виконання та кількість поколінь до зупинки, зберігає результати у CSV-файл і будує графіки для подальшого аналізу. Для експериментів використано стандартні тестові функції оптимізації Sphere, Rastrigin та Rosenbrock. У межах роботи проведено серію експериментів для шести конфігурацій алгоритму, що дозволило проаналізувати вплив кількості поколінь, розміру популяції, розмірності задачі, ймовірності кросинговеру та параметрів мутації на час виконання генетичного алгоритму. Отримані результати підтверджують, що найбільший вплив на часову ефективність мають розмір популяції, кількість поколінь та параметри мутації, причому ступінь їх впливу залежить від складності оптимізаційної задачі. Результати дослідження можуть бути використані для обґрунтованого налаштування параметрів генетичних алгоритмів з метою підвищення їх швидкодії та ефективності.
Дослідження якості нейромережевого розпізнавання зашумлених зображень
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Капшук, Вадим Валерійович
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 85 сторінках, містить 9 рисунків, 9 таблиць, 3 додатки, 15 джерел. Мета роботи – дослідити якість нейромережевого розпізнавання зашумлених зображень. Методи дослідження – огляд існуючих технологій та програмних засобів для розпізнавання зашумлених зображень. Дослідження, тестування та аналіз ефективності роботи різних моделей для розпізнавання зображень. Отримані результати – розроблено додаток, який дозволяє розпізнавати об'єкти на зображеннях з різними рівнями шумів. Розглянуто різні методи розпізнавання зображень. Визначено ефективність різних моделей для поставленої задачі.
Експериментальні обчислювальні дослідження самоподібності часових рядів
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Ульянченко, Данило Сергійович
UKR: Кваліфікаційна робота магістра містить 26 ілюстрацій, 18 таблиця та 30 джерел. Робота присвячена розробці та експериментальному дослідженню програмного комплексу ECSSTS для оцінки фракталоподібної розмірності часових рядів методом схожих послідовностей з підтримкою діапазонного розрахунку допуску (0.1–4.6%), абсолютного та відносного режимів, нормалізації даних та статистичної оцінки (95%-ві довірчі інтервали за t-розподілом, t-тест). Проведено масштабні експерименти на 590 синтетичних фрактальних реалізаціях (295 000 точок) та п’яти реальних стохастичних наборах (Smart Meters, Forest Fires тощо, понад 100 тис. точок), що дозволило визначити оптимальний діапазон параметрів (1.1–2.1%) з мінімальною дисперсією (σ < 0.03) та високою стабільністю. Результати підтверджують статистичну значущість відмінностей між типами рядів (p < 0.001, Cohen’s d > 3.5), відсутність перетинів інтервалів та практичну цінність для аналізу даних у фінансах, енергетиці, біомедицині та транспорті.