IoT: персоналізований моніторинг УФ з моделлю оптимізації сонячного живлення

Simple item page
dc.contributor.advisorСмиш, Олегuk_UA
dc.contributor.authorШевченко, Олександрuk_UA
dc.date.accessioned2025-09-02T10:52:42Z
dc.date.available2025-09-02T10:52:42Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена створенню пристрою для контролю ультрафіолетового (УФ) випромінювання. У роботі розглянуто наявні рішення щодо контролю УФ- випромінювання. Також розглянуті чинники, які впливають на ефективний час дії сонцезахисних кремів та методи чисельної оцінки допустимої дози ультрафіолетового опромінення. Розглянуто побудову енергоощадного приладу для моніторингу ультрафіолетового випромінювання та інших параметрів навколишнього середовища, з фокусом на вибір компонентів, передавання даних через Bluetooth Low Energy, збереження інформації та збір даних. Також описано структуру мобільного застосунку, систему збереження даних, взаємодію через Bluetooth Low Energy та механізм сповіщень. Окрім того, розглянуто створення нейронної мережі для прогнозування заряду батареї – етапи підготовлення даних, архітектуру мережі та оцінку її точності. Представлені результати проведених досліджень, що стосуються створення системи моніторингу ультрафіолетового випромінювання. Також детально описана робота мобільного застосунку, який є частиною цієї системи, зокрема, розглянуто його інтерфейс та механізми взаємодії користувача з програмою. Результатом проведеної роботи стало створення комплексної системи моніторингу УФ-випромінювання, що сформовано з енергоощадного пристрою, мобільного застосунку та моделі нейронної мережі для прогнозування зміни заряду батареї. Розроблений пристрій успішно забезпечує збір, збереження та передавання даних через Bluetooth Low Energy, що підтверджено експериментальними тестуваннями в різних умовах. Мобільний застосунок надає інтерфейс для користувачів, надаючи можливість відстежувати рівень УФ опромінення, а також налаштовувати персоналізовані параметри, як фототип шкіри, мінімальна еритемна доза (MED), моменти нанесення сонцезахисного крему, і отримувати своєчасні сповіщення. Впроваджена нейронна мережа на основі Temporal Convolutional Network продемонструвала прийнятну точність прогнозування майбутньої зміни заряду батареї з використанням контексту минулих зібраних даних і прогнозованих параметрів довкілля.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/36360
dc.language.isoukuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectультрафіолетове (УФ) випромінюванняuk_UA
dc.subjectмоніторингuk_UA
dc.subjectперсоналізовані сповіщенняuk_UA
dc.subjectмобільний застосунокuk_UA
dc.subjectMEDuk_UA
dc.subjectIoTuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectTCNuk_UA
dc.subjectBLEuk_UA
dc.subjectбакалаврська роботаuk_UA
dc.titleIoT: персоналізований моніторинг УФ з моделлю оптимізації сонячного живленняuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
Shevchenko_Oleksandr_Bakalavrska_robota.pdf
Size:
1.24 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
Shevchenko_Oleksandr_Bakalavrska_robota_1.pdf
Size:
1.64 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
F2 Інженерія програмного забезпечення