F2 Інженерія програмного забезпечення

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18531

Освітня програма: "Інженерія програмного забезпечення"

Browse

Now showing 1 - 20 of 179

Розробка iOS-додатку для генерації персоналізованих музичних плейлистів користувача з урахуванням внутрішніх та зовнішніх чинників
(2026) Баранівський, Ярослав ; Борозенний, Сергій
Ця робота присвячена iOS-додатку, що дозволяє користувачам покращити досвід прослуховування музики шляхом створення персоналізованих плейлистів. Для реалізації дослідження були використані такі інструменти, як Xcode та мова програмування Swift, а також фреймворки SwiftUI, MusicKit та HealthKit. Вони були використані для створення користувацького інтерфейсу, роботи з музичною бібліотекою та обробки фізіологічних і поведінкових даних користувача. Результатом даного дослідження став функціональний iOS- застосунок, який надає користувачам нові можливості для покращення власних звичок прослуховування музики та більш ефективної організації процесу формування персоналізованих музичних добірок.
Система аналізу документів з використанням векторних баз даних
(2026) Баюш, Олександр ; Бабич, Трохим
У цій роботі розглядаються підходи до побудови систем пошуку та аналізу неструктурованих текстових документів із використанням великих мовних моделей. Пояснюється вибір архітектури Retrieval-Augmented Generation (RAG) та інтеграції векторних баз даних для підвищення точності контекстно-залежних відповідей. На прикладі розробленого прототипу системи аналізу документів розглядаються особливості проєктування підсистем парсингу, чанкінгу тексту та реалізації пайплайнів лексичного (BM25), семантичного та гібридного пошуку. Виконано кількісне оцінювання ефективності розроблених методів пошуку та перевірено якість згенерованих системою відповідей.
Ієрархічне навчання з підкріпленням для цільової роботичної навігації
(2026) Гречка, Артем ; Кузьменко, Дмитро
The main goal of this work is to investigate whether hierarchical reinforcement learning can provide additional benefits over curriculum learning in sparse-reward navigation tasks. The study compares a standard reinforcement learning agent, an agent trained with curriculum learning, a hierarchical agent based on FeUdal Networks, and a hierarchical agent combined with curriculum learning. This comparison allows us to evaluate whether hierarchical reinforcement learning provides additional benefits over curriculum learning alone, and whether combining both approaches yields better results.
Проєктування масштабованої веб-системи на основі хмарних черг для розподіленої генерації звітів
(2026) Давидов, Денис ; Горборуков, Вячеслав
Кваліфікаційна робота присвячена проектуванню та розробці веб-орієнтованої інформаційної системи з асинхронною генерацією аналітичних звітів на основі патерну "Виробник-Споживач". Об’єктом дослідження є процес обробки високонавантажених запитів у веб-додатках. Предметом дослідження є асинхронна архітектура з використанням брокерів повідомлень (Azure Queue Storage та In- Memory черг) для оптимізації ресурсоємних операцій. У роботі проаналізовано проблему виснаження пулу потоків (Thread Pool Starvation) при синхронній обробці важких задач, обґрунтовано вибір технологічного стеку (.NET 10, ASP.NET Core, Entity Framework Core, React, Azure Queue Storage, Azure Blob Storage), спроектовано реляційну базу даних та розроблено три незалежні підходи до генерації звітів. Для забезпечення об’єктивності порівняльного аналізу розроблено методику тестування зі скиданням кешу бази даних перед кожним виміром. Експериментальне дослідження показало, що асинхронні підходи прискорюють час HTTP-відповіді у 23–55 разів порівняно із синхронним (з 12 727 мс до 231–555 мс при 100 звітах), зберігаючи стабільність під паралельним навантаженням до 10 одночасних клієнтів. Розроблена система може використовуватися як архітектурна основа для впровадження у комерційних проектах для масового формування документів без блокування веб-сервера.
Розробка вебплатформи для побудови інклюзивних маршрутів та каталогізації безбар’єрних локацій
(2026) Єгоров, Ігор ; Федюченко, Михайло
Метою цієї роботи є проєктування та реалізація вебплатформи для побудови інклюзивних маршрутів і каталогізації безбар’єрних локацій на основі відкритих картографічних даних та користувацьких позначок про перешкоди. Така платформа має забезпечувати побудову пішохідного маршруту з урахуванням проблемних або недоступних ділянок, відображення вуличної мережі на інтерактивній карті, збереження інформації про бар’єри та її подальше використання під час маршрутизації.
Зворотна розробка систем обміну миттєвими повідомленнями
(2026) Запорожець, Дмитро ; Бабич, Трохим
У роботі розглянуто особливості зворотної розробки систем обміну миттєвими повідомленнями на прикладі мобільного Android-застосунку. Проаналізовано сучасні месенджери як складні клієнт-серверні програмні системи, що поєднують механізми авторизації, синхронізації, передавання повідомлень, обробки мультимедійних даних, push-сповіщень, локального зберігання та захищеної мережевої взаємодії. У теоретичній частині охарактеризовано поняття зворотної розробки програмного забезпечення, методи статичного й динамічного аналізу мобільних застосунків, інструменти дослідження Android APK-пакетів, а також правові й етичні аспекти проведення такого аналізу. Окрему увагу приділено захисним механізмам мобільних застосунків, зокрема обфускації, TLS-захисту, перевірці довіри до сертифікатів, захисту локальних даних і факторам, що впливають на результати аналізу в контрольованому середовищі. У практичній частині проведено поетапне дослідження мобільного месенджера методами статичного, динамічного, мережевого та протокольного аналізу. Статичний аналіз охопив AndroidManifest.xml, ресурсні конфігурації, smali-фрагменти, deep link-підсистему та shareintent- механізми. Динамічний аналіз виконано в контрольованому Android- середовищі з використанням Frida та допоміжних засобів мережевого спостереження. У процесі дослідження встановлено ознаки використання захищеного транспортного каналу, власного бінарного протоколу поверх TLS, MessagePack-подібної серіалізації даних і окремих аномалій у структурі службових протокольних повідомлень. Отримані результати дозволили реконструювати загальну архітектурну модель досліджуваного застосунку визначити роль його зовнішніх точок входу, файлово-медійної підсистеми, мережевого рівня, протокольного обміну та захисних механізмів. Результати роботи можуть бути використані для вивчення методики аналізу складних Android застосунків дослідження архітектури мобільних клієнт-серверних систем і в навчальному процесі з програмної інженерії та кібербезпеки.
Розроблення платформи для оптимізації й автоматизації рекрутингових процесів
(2026) Карбовська, Злата ; Федюченко, Михайло
Робота присвячена розробці мультитенантної платформи для автоматизації й оптимізації рекрутингових процесів, що охоплює функціонал базових та персоніфікованих фільтрів, сортування, зваженої оцінки відповідності кандидата вимогам вакансії з налаштовуваними пріоритетами, кластеризації за подібністю профілів, виявлення тексту, написаного штучним інтелектом, і планування інтерв’ю з автоматичним повідомленням учасників. У роботі проаналізовано наявні рекрутингові системи, визначено їхні переваги та недоліки, сформульовано функціональні й бізнес-вимоги до платформи. Спроєктовано та реалізовано серверний REST API на основі фреймворку NestJS із мультитенантною архітектурою, рольовою моделлю доступу, базою даних PostgreSQL і TypeORM. Проведено тестування системи за допомогою автоматизованих і юніт тестів, налаштовано безперервну інтеграцію через GitHub Actions. Визначено рекомендації щодо подальшого розвитку.
Автоматизовані методи виявлення наративів у соціальних мережах
(2026) Красовський, Андрій ; Бабич, Трохим
У кваліфікаційній роботі досліджено автоматизовані методи виявлення наративів у текстах соціальних мереж. Актуальність теми зумовлена проблемою стрімкого та масового поширення інформації в сучасному цифровому середовищі, де наративи здатні суттєво впливати на суспільні процеси, що потребує їх оперативного виявлення шляхом автоматизованого аналізу великих обсягів текстових даних. Згідно з метою роботи, для задачі виявлення наративів проведено навчання ефективних моделей машинного навчання на двох анотованих наборах даних, а також досліджено підхід без учителя на даних соціальних мереж. У результаті на датасеті NarraDetect було натреновано моделі машинного навчання з високою F1 метрикою: ELECTRA-small – 0.97; AWD-LSTM – 0.97; FastText – 0.96; FNet – 0.95; Naive Bayes – 0.92. На меншому наборі даних StorySeeker моделі ELECTRA-small та AWD-LSTM показали оцінки 0.84 та 0.83 за метрикою F1. Проведено порівняльний аналіз отриманих результатів із даними наукової літератури на ідентичних датасетах. Також реалізовано базову адаптацію програмного пакета RELATIO для застосування на україномовних даних соціальних мереж. Практичне значення роботи полягає в можливості застосування ресурсоефективних та водночас якісних методів для автоматизованого виявлення наративів у текстових даних соціальних мереж. Значно менший розмір моделей ELECTRA-small та AWD-LSTM, їх висока ефективність за метрикою F-1, використання обмежених ресурсів для їхнього навчання роблять їх альтернативою великим трансформерним моделям.
Розробка програмного модуля для гейміфікації взаємодії користувача із вебзастосунком
(2026) Крижанівська, Маргарита ; Зважій, Дмитро
У кваліфікаційній роботі розглянуто проєктування та реалізацію модуля гейміфікації й адміністративного модуля для вебплатформи Study Time Tracker – системи для відстеження навчальної активності користувачів. Метою роботи є проєктування та реалізація вищезгаданих модулів та створення інфраструктури для подальшого емпіричного дослідження впливу впроваджених гейміфікаційних механік на залученість користувачів та регулярність навчальної активності. У роботі проаналізовано теоретичні основи гейміфікації та сучасні приклади її застосування в освітніх системах. На основі проведеного аналізу визначено доцільні елементи гейміфікації для платформи відстеження навчального часу, зокрема систему бейджів, streak, дошку лідерів та систему друзів. У практичній частині роботи реалізовано модуль гейміфікації, адміністративний модуль та засоби аналізу залученості користувачів. Під час розробки застосовано підхід предметно-орієнтованого проєктування. Для перевірки коректності роботи системи впроваджено автоматизоване тестування на базі Jest та налаштовано процес безперервної інтеграції.
Порівняльний аналіз сучасних алгоритмів та фреймворків для Quantum Machine Learning
(2026) Реуцька, Арина ; Гороховський, Кирило
В даній кваліфікаційній роботі досліджено сучасні алгоритми та фреймворки Quantum Machine Learning у контексті задачі автоматичної класифікації модуляції радіосигналів. Актуальність роботи зумовлена потребою у розробці та порівнянні інструментів машинного навчання, здатних працювати з високорозмірними, шумовими та нелінійними сигналовими даними, а також зростанням інтересу до гібридних квантово-класичних моделей в задачах обробки інформації. В першому розділі розглянуто теоретичні засади QML, проаналізовано взаємозв'язок квантових обчислень і машинного навчання, описано сучасні алгоритмічні підходи QML, зокрема квантові ядрові методи, варіаційні квантові схеми, квантові нейронні мережі та гібридні моделі. Також визначено основні переваги, обмеження та проблемні аспекти застосування QML, пов'язані з NISQ-пристроями, кодуванням даних, стабільністю навчання та інтерпретованістю результатів. У другому розділі виконано огляд та порівняльний аналіз фреймворків QML. Було сформовано критерії оцінювання, що охоплюють архітектурні особливості фреймворків, динаміку навчання, якість класифікації, обчислювальну вартість та стабільність середовища. Проаналізовано можливості PennyLane, TorchQuantum, TensorFlow Quantum, Qulacs, Qibo та Amazon Braket, а також обґрунтовано вибір інструментів для подальшої практичної реалізації. В третьому розділі реалізовано практичну задачу багатокласової класифікації модуляцій BPSK, QPSK, 8PSK та QAM16 на основі датасетів RadioML 2016.10A та RadioML 2016.10В. Було виконано попередню підготовку сигналових даних, сформовано ознаковий простір, реалізовано моделі TorchQuantumFineTuned та QiboFineTuned, проведено внутрішнє й зовнішнє тестування, а також здійснено порівняльний аналіз отриманих результатів. За підсумками експериментів встановлено, що обидві моделі є працездатними для задачі класифікації I/Q-сигналів, при цьому QiboFineTuned продемонструвала дещо вищу якість на внутрішньому тесті та меншу обчислювальну вартість, а TorchQuantumFineTuned показала близькі результати на зовнішньому наборі даних.
Early prediction of sepsis from time-series clinical data
(2026) Речкалова, Анна ; Кузьменко, Дмитро
This study addresses the problem of early sepsis prediction from clinical time series data collected in the intensive care unit. The PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2019 dataset, comprising 40,336 ICU patients, is used as the experimental basis. Three model architectures were evaluated: LightGBM as a gradient boosting baseline, a Temporal Convolutional Network as a deep learning baseline and a hybrid TCN-LightGBM architecture. MNAR-aware feature engineering is applied. It treats missingness patterns as informative clinical signals. Feature selection is performed independently for each architecture: gain-based importance for LightGBM and permutation importance for TCN. Hyperparameter optimization is conducted via Bayesian search. Model-specific explainability is provided through SHAP attributions for LightGBM and WinTSR for TCN, demonstrating that both models capture clinically meaningful patterns through different representations. LightGBM achieves the highest performance, with a test utility score of 0.381 and AUPRC of 0.116. The hybrid architecture does not improve over the standalone models. A Streamlit demo is also provided for the LightGBM model.
Дослiдження алгоритмiв компресiї у вебсередовищi
(2026) Синяк, Олександр ; Зважій, Дмитро
Дипломна робота присвячена порiвняльному дослiдженню алгоритмiв компресiї Gzip, Brotli та Zstandard у вебсередовищi. Розроблено автоматизовану систему тестування на базi Node.js, Angular та SQLite, що поєднує серверне профiлювання компресiї з браузерними вимiрюваннями Web Vitals через Playwright. Експериментальна частина охоплює корпус iз 53 реальних веб-файлiв, повний аналiз рiвнiв компресiї на репрезентативних ресурсах та real-app вимiрювання для трьох production-збiрок: Angular, React/Vite та Vue/Vite. У роботi встановлено, що Brotli-6 забезпечує найкращий коефiцiєнт стиснення для основних типiв текстового веб-контенту, тодi як Zstd-1/3/5 формує найефективнiшу швидку зону Парето для сценарiїв динамiчного стиснення. Максимальнi рiвнi Brotli-11 та Zstd-22 доцiльнi переважно для попереднього стиснення статичних ресурсiв, де час компресiї не впливає на користувацький запит. Браузернi експерименти показали, що HTTP-стиснення може суттєво зменшувати LCP у real-app сценарiях, особливо в Chromium та повiльнiших мережевих умовах. Для iнтерпретацiї цього ефекту LCP розкладено на спостережуванi канали TTFB, Download, Blocking та Render-residual без претензiї на iзольоване вимiрювання чистого часу декомпресiї. Експериментальне середовище обмежене одним Windows 11 host без конкурентного навантаження; узагальнення результатiв на Linux-сервери та виробничi сценарiї з високим RPS виходить за межi даного дослiдження. Сформульовано практичнi рекомендацiї щодо вибору алгоритму залежно вiд типу контенту, сценарiю генерацiї ресурсу, браузерної пiдтримки та CPU-бюджету. Окремо зафiксовано обмеження headless-build WebKit у Playwright на Windows щодо автоматизованого тестування Content-Encoding:zstd.
Інтелектуальна система підготовки дітей до школи на основі адаптивного навчання
(2026) Скіп, Юлія ; Нагірна, Алла
У роботі продемонстровано процес розробки інтелектуальної системи підготовки дітей до школи на основі адаптивного навчання. Досліджено динаміку використання цифрових пристроїв цільовою аудиторією, переважні типи ресурсів та їх вплив на когнітивний розвиток дітей. Досліджено наявні рішення у предметній області та окреслено їхні переваги й недоліки. Описано повний цикл проєктування системи: формування функціональних вимог, проєктування структури програми, створення контенту, розробку користувацького інтерфейсу. Окреслено процес тренування моделей машинного навчання для класифікації зображень. Проаналізовано поширені адаптивні алгоритми та модифіковано обране рішення до потреб системи. Розглянуто використаний технологічний стек, охарактеризовано реалізацію та роботу модулів програми. Мета роботи – розробка комплексної інтелектуальної системи для дітей дошкільного та раннього шкільного віку на основі адаптивного навчання. Результатом є комплексний iOS-застосунок, який дає основу для формування ключових освітніх компетентностей та забезпечує якісну підготовку дітей до школи.
Розробка вебдодатку для функціонування DAO (Decentralized Autonomous Organisation) для блокчейну CEDRA
(2026) Стрілецька, Катерина ; Гороховський, Кирило
У даній кваліфікаційній роботі розглянуто створення вебдодатку для функціонування децентралізованих автономних організацій (DAO) на блокчейні Cedra. На основі порівняльного аналізу провідних DAO протоколів, таких як Uniswap Governance, Aave, MakerDAO та Squads, було визначено основні архітектурні патерни та механізми управління, а також було виявлено ключові недоліки та обмеження існуючих рішень. Завдяки глибокому аналізу сучасних підходів до зберігання даних було обґрунтовано необхідність гібридного підходу. Такий детальний аналіз став основою для проєктування власної системи. Особливу увагу приділено реалізації смарт-контракту мовою Move з інноваційним механізмом подвійного кворуму для балансування token-weighted voting та протидії концентрації влади. Розроблено механізм спільного управління активами - multisig, повноцінний життєвий цикл пропозиції, реалізований з використанням архітектурного патерну сигнальних пропозицій (signaling proposals) як альтернативу автоматичному виконанню, що підвищує безпеку прийняття рішень. Для повноцінної роботи вебдодатку було розроблено окремий індексатор для збору, обробки та кешування блокчейн-подій у базі даних, що забезпечило швидку роботу клієнтського інтерфейсу. Результати дослідження мають теоретичне значення для розвитку теорії децентралізованих систем управління та практичне застосування у створенні DAO-інфраструктури для блокчейну Cedra.
NLP: аналіз діалогів українських кінофільмів,
(2026) Третяк, Єлизавета ; Смиш, Олег
Розвиток кіноіндустрії формує значущі масиви даних, що надають нові можливості для комплексного аналізу медіаконтенту. Проте наразі спостерігається дефіцит інструментів, котрі здатні забезпечити повний цикл опрацювання: від автоматизованого видобування тексту діалогів до формування підсумкових аналітичних показників. Метою кваліфікаційної роботи є впровадження комплексного конвеєра для цифрової трансформації медіадосліджень через автоматизацію вичленення реплік мовців, ідентифікацію їхньої статі та лінгвістичний аналіз діалогів українських фільмів. У роботі застосовано підхід, що поєднує акустичний аналіз (діаризація мовців та розпізнавання мовлення) з методами обробки природної мови (правилозалежні та ML-підходи для аналізу тексту). Спроєктовано систему з графічним інтерфейсом користувача для отримання та візуалізації статистичних даних кіноконтенту. Створена система дає змогу об'єктивно оцінювати структуру мовленнєвої активності та особливості гендерної репрезентації в українськомовних фільмах. Отримано такі результати в процесі проведених досліджень: ● запропоновано метод автоматизованого видобування реплік персонажів в українськомовному кіноконтенті та мультимодальний підхід визначення статі мовців; ● розроблено комплексний конвеєр для опрацювання медіаданих, який поєднує процеси діаризації, автоматичного розпізнавання мовлення та лінгвістичного аналізу в єдину систему для отримання статистичних показників кінотвору; ● проведено аналіз сформованого корпусу зі 135 українських фільмів. Запропоноване рішення характеризується можливістю адаптації до аналізу іншомовного кіноконтенту.
Розвиток стратегій проектування Александреску. Бібліотека Loki23
(2026) Трохимчук, Артем ; Бублик, Володимир
У роботі розглянуто поняття стратегій проектування Александреску та засоби, якими цей підхід може бути реалізований у сучасному C++. Досліджено бібліотеку Loki як приклад використання стратегій проектування, шаблонного метапрограмування та узагальненого програмування в C++98, а також її вплив на розвиток Modern C++ і стандартної бібліотеки. Було розроблено бібліотеку мовою C++23, що містить модернізовані реалізації основних компонентів Loki: списків типів, генерації ієрархій, фабрик об’єктів, розумного вказівника, Singleton і мультиметодів. Як приклад використання створеної бібліотеки був реалізований застосунок netprobe, який демонструє переваги та обмеження запропонованих абстракцій під час аналізу мережевого трафіку.
Проектування та створення веб-застосунку на основі поєднання можливостей LLM та RAG
(2026) Українець, Дмитро ; Олецький, Олексій
Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню можливостей посилення великих мовних моделей шляхом надання їм доступу до реальних даних із використанням технологій генерації з доповненим пошуком. Метою роботи є проєктування та створення веб-застосунку, який обробляє готові результати аудиту бізнес-профілю на Google Картах, визначає виявлені проблеми та формує практичні рекомендації щодо їх усунення. Для розв’язання задачі використано базу правил, векторну базу даних, механізм добору релевантного контексту і великі мовні моделі. У межах роботи спроєктовано архітектуру системи, реалізовано серверну й клієнтську частини, модулі обробки аудиту, добору релевантного контексту, генерації відповідей, а також експериментальний модуль. Отримані результати підтверджують придатність підходу для формування зрозумілих рекомендацій на основі даних аудиту.
Система координації транзакцій між мікросервісами на основі патерну Saga
(2026) Шандрик, Андрій; Бабич, Трохим
Метою даної роботи є дослідження існуючих підходів до керування розподіленими транзакціями та розробка системи координації транзакцій між мікросервісами на основі патерну оркестрації Saga засобами платформи .NET та мови C#. У роботі розглянуто теоретичні відомості про мікросервісну архітектуру, проблеми узгодженості даних у розподілених середовищах та проведено порівняльний аналіз підходів оркестрації та хореографії. Практичною частиною роботи є проєктування та реалізація власної системи, що підтримує підключення кроків саги через механізм впровадження залежностей (DI), ідемпотентність операцій, кореляцію подій, політики повторів із таймаутами та автоматичне виконання компенсувальних дій. Кінцевим етапом є інтеграційне тестування системи, моделювання збійних сценаріїв та аналіз продуктивності й масштабованості розробленого рішення.
Створення NLP-системи для визначення контекстуальних синонімів українською мовою
(2026) Швець, Дмитро; Смиш, Олег
У роботі описано розроблення NLP-системи для визначення контекстуальних синонімів у текстах, написаних українською мовою. Сформовано збірку контекстуальних векторних представлень лексем на основі корпусів ГРАК, CNC-UA та UD-treebanks із застосуванням моделі paraphrasemultilingual- mpnet-base-v2. Вектори обчислено методом усередненого пулінгу прихованих станів субтокенів цільової леми в контексті речення. На основі тлумачень СУМ побудовано збірник гіперонімів: для кожного запису засобами синтаксичного аналізу залежностей виявлено гіпероніми та виділено їх у тексті тлумачення. Реалізовано модуль морфологічного узгодження синонімів із граматичним контекстом речення. Розроблено два вдосконалення системи: формування синтаксично орієнтованого контексту для обчислення вектора цільового слова та переранжування кандидатів через порівняння ембедингів речень. Після обох удосконалень точність системи становить 68,28 %, а повнота — 49,18 %, що відповідно у 2,33 і 2,06 раза перевищує початкові значення. Створено вебзастосунок для наочної взаємодії з функціями системи. Отримані результати візуалізовано.
Розробка веб-застосунку для аналізу та ідентифікації подібних шахових позицій із застосуванням методів інформаційного пошуку
(2025) Яценко, Марина; Афонін, Андрій
У роботі розглядається проблема пошуку подібних шахових позицій у великих базах даних зіграних партій. Запропоновано підхід, що базується на кодуванні позицій у розширену нотацію з урахуванням як статичних, так і динамічних характеристик. Це дозволяє застосовувати методи інформаційного пошуку та використовувати алгоритм BM25 для оцінки релевантності. Результатом виконання роботи є повноцінний веб-застосунок, який забезпечує збереження, перегляд, видалення та пошук шахових партій, можливість знаходити подібні шахові позиції методамиінформаційного пошуку з використанням бібліотеки Apache Lucene.

Browse

Recent Submissions