Розроблення алгоритму маршрутизації самоорганізованих радіомереж / В. О. Бреславський, О. А. Лаптєв, А. М. Правдивий, С. А. Зозуля

Запропоновано вдосконалений алгоритм маршрутизації в самоорганізованих радіомережах, відмітними особливостями якого є: зниження надмірності потоку керуючих сигналів у мережі завдяки передаванню функції вибору (продовження) маршруту всіх вузлів ретрансляції; швидка адаптація і самовідновлення мережі за альтернативним маршрутом у разі виходу з ладу активних вузлів ретрансляції. Доведено, що розглядуваний алгоритм за сукупністю параметрів має кращі характеристики порівняно з відомими алгоритмами. Самоорганізований алгоритм маршрутизації (САМ) призначено для мобільних безпроводових самоорганізованих мереж зв'язку, в яких вузли мають однаковий статус. Функції базових станцій розподілено між усіма учасниками інформаційної взаємодії. Алгоритм САМ є інтелектуальним, у нього закладено можливість вузлом самостійно приймати рішення щодо участі в побудові маршруту і/або відновлення його.

Методика порівняння та оцінювання протоколів маршрутизації мереж автомобільного транспорту / О. В. Зінченко, О. С. Звенігородський, М. Ю. Березівський, М. М. Рижаков

Широке використання автомобілів у повсякденному житті і зростання міст, зумовлене урбанізацією населення, значною мірою сприяло перевантаженості дорожнього руху, а також підвищило ймовірність виникнення аварій. Ці факти стали приводом для розроблення додатків, які допомагають водієві автомобіля приймати рішення і забезпечують безпеку всіх пасажирів. Окрім того, такі програми можуть допомогти водієві уникнути затори під час вибору маршруту, підвищити ефективність транспортного засобу, сприяючи зниженню забруднення навколишнього середовища. Що ж до розважальної зони, створення системи зв'язку між транспортними засобами може надати багато переваг пасажирам, дозволяючи їм обмінюватися музикою, відео або навіть кооперувати з людьми в різних транспортних засобах і взаємодіяти з наявними на дорогах інформаційними точками. Особливості такого класу мереж зумовили потребу розроблення і впровадження спеціалізованих протоколів маршрутизації.

Методи шифрування текстової інформації за допомогою блокчейн-технології / А. В. Дзима, І. С. Щербина, А. М. Штіммерман, С. В. Прокопов

Проаналізовано методи блокчейн-технологій для шифрування текстової інформації як сучасний інструмент для захисту текстових даних користувачів у мережі. У час стрімкого розвитку мережі Інтернет все частіше постає питання безпечного передавання текстової інформації між користувачами. Пересилання текстової інформації через мережу Інтернет - поширена ситуація, а захист таких даних відіграє дуже важливу роль у функціонуванні великої кількості компаній. Нині існує низка варіантів передавання текстової інформації, які потребують належного рівня захисту в процесі передавання. Методи передавання та шифрування залежать від загальних потреб відправника та отримувача.

Initial setup of PBX server based on Asterisk = Початкове налаштування сервера АТС на основі Asterisk / V. M. Danylchenko, V. R. Mykolaichuk, O. M. Tkalenko, A. S. Didkivskyi

Розвиток інформаційних технологій відбувається дуже активно, зокрема активно розвиваються комп'ютерні мережі, які все частіше застосовуються користувачами для телефонних розмов. Останнім часом спостерігається підвищений інтерес до технологій IP-телефонії, іншими словами АТС, використання якої дає можливість значно знизити вартість телефонного зв'язку всередині компанії. АТС (автоматична телефонна станція) - це система пристроїв, що забезпечує автоматичне з'єднання і підтримання телефонного зв'язку між абонентами цієї АТС, які користуються для цього спеціальними кінцевими пристроями - телефонними апаратами. Віртуальна АТС - потужна телефонна система, яка використовує підімкнення до Інтернету на відміну від стандартних телефонних послуг. Стандартна IP-АТС застосовується для передавання дзвінків з інтернету на телефонну комутаційну мережу загального користування. Віртуальну АТС можна розглядати як більш економічну версію, оскільки не задіяно жодне обладнання, все віртуальне та розміщується у постачальника послуги. Сьогодні відкрита комунікаційна платформа Asterisk займає майже 85 % ринку АТС з відкритим кодом. Автоматична телефонна станція Asterisk підтримує як протоколи IP-телефонії, так і традиційні лінії зв'язку. Підтримуються всі базові та розширені функції АТС: голосове меню, запис розмов, статистика викликів, голосова пошта, постановка дзвінків у чергу і розподіл по операторах. Безпосередньо підтримується відеозв'язок. В останніх версіях Asterisk підтримується шифрування розмов. Asterisk має прості і добре документовані інтерфейси для інтеграції з іншими системами, що дає можливість легко вбудовувати комунікації в бізнес-процеси і бізнес-додатки. Існує велика кількість всіляких графічних засобів адміністрування Asterisk як платних, так і безплатних, серед яких найбільш популярний безплатний WEB інтерфейс FreePBX.

Розроблення алгоритмів машинного навчання для рекомендаційної системи вибору музичних композицій / Д. Д. Демидов, І. С. Щербина [и др.]

Проаналізовано метод сингулярного розкладання матриці (SVD) як ефективний спосіб побудови рекомендаційної системи. Розвиток інформаційних технологій та їх упровадження в суспільне життя зумовлює потребу пошуку акцентованої інформації за умов невизначеності. Для розв'язання таких завдань останнім часом створюються інтелектуальні рекомендаційні системи. Популярність рекомендаційних систем зростає в кожному сегменті товарів і послуг, зокрема музичних. Із соціально-економічного погляду такі системи є основним інструментом поширення нових композицій у сфері музики, сприяє просуванню цих композиції відповідно до вподобань цільової аудиторії і стимулює користувачів набувати нових музичних треків. Окрім цього такі системи значно скорочують час і полегшують пошук відповідних музичних композицій за умов невизначеності.

Трансдисциплінарна консолідація інформаційних середовищ / А. В. Гончар, О. Є. Стрижак, Л. Н. Беркман

Розглянуто онтологічний підхід до вирішення проблеми інтегрованого використання великих даних через трансдисциплінарну семантичну консолідацію інформаційних ресурсів. Як конструктив щодо формування консолідованої інформації з огляду на її семантику запропоновано категорію таксономії. Формування гіпермножини таксономій - таксономічного різноманіття - реалізує консолідацію інформаційних ресурсів, що визначається як вербально-активна функція інтерпретації множини бінарних відношень між усіма контекстами, які відбивають смисли концептів, що утворюють зміст предметних областей, чії інформаційні ресурси задіяні в мережній взаємодії. Категорія консолідації інформації як таксономічне різноманіття інформаційних ресурсів характеризується існуванням вербально-активних рефлексії і рекурсії. Розкрито поняття дискурсу як міжконтекстна зв'язність мережних інформаційних ресурсів, що подано вербально-активною рефлексією, на основі якої реалізується таксономічне різноманіття. Для консолідованої мережної інформації визначено формат наративного дискурсу. Топологію взаємодії множин концептів таксономій розглянуто як множину позначених дерев Бема. Наведено приклад формування консолідації інформаційних ресурсів у процесі дослідження історико-культурної спадщини з відображенням музейних експозицій у форматі 3D-панорам. Запропоновано алгоритм консолідації 3D-моделей об'єктів збереження спадщини з мережними сервісами ГІС та мережними інформаційними ресурсами.

Порівняльний аналіз нереферентних методів оцінювання якості відеоматеріалу / В. В. Гребенюк, О. А. Дібрівний, О. В. Негоденко

Проведено порівняльний аналіз функцій для оцінювання якості зображень за відсутності зразка: no-reference (NR) measure або методами NR-типу. Наявність NR-методів дуже актуально для оцінювання якості потокового відео (адже на боці отримувача відео немає еталона для порівняння якості) та оцінювання результатів перетворень, орієнтованих на поліпшення відео і вибір параметрів цих перетворень (яскравість зміни, стиснення динамічного діапазону яскравості, перетворення кольорового в півтон тощо). Досліджено шість типів експериментів із метою аналізу кореляції обчислюваних кількісних оцінок з візуальним оцінюванням якості тестованих відеофайлів. Три з них є принципово новими: порівняння відео після гамма-корекції і зміни контрасту з різними параметрами, а також розмиття, яке може бути наслідком розфокусування відеокамери. Також для порівняння було додано гібридний метод та метод повного референта. Експериментально показано, що жоден з досліджуваних нереферентних методів оцінювання якості зображення не є універсальним, а обчислена оцінка не може бути перетворена в якісну шкалу без урахування факторів, що впливають на спотворення якості зображення. Визначено, що більшість досліджених методів розраховує локальні оцінки для кожного кадру, а їх середнє арифметичне значення є оцінкою якості всього відеофайла. Якщо на відео домінують великі ділянки однорідної оцінки, методи такого типу можуть дати неправильні оцінки якості, які не збігаються з візуальним оцінюванням.

Дослідження систем розпізнавання тексту та вилучення даних з україномовних документів / К. О. Гордієнко, А. Б. Коба, Т. П. Довженко

Розглянуто наявне програмне забезпечення, основним завданням якого є вилучення інформації з оцифрованих документів. З усього програмного забезпечення відбиралося таке, що грунтується на технологіях нейронних мереж та глибокого навчання. Вилучення інформації з документів може відбуватися із застосуванням ручної праці операторів персональних комп'ютерів, що потребує багато часу і не виключає вплив людського фактора, а також оцифруванням документів із подальшим обробленням у програмному забезпеченні, яке грунтується на принципі підпорядкування документів шаблонам та правилам, що може впливати на швидкість оброблення даних і необхідність вносити зміни до налаштувань через зміну типу документа. Поставлено завдання дослідити наявне програмне забезпечення для вилучення даних із цифрових документів, засноване на технології нейронних мереж, та їх застосовність до україномовних документів. Для цього було створено простий набір рахунків-фактур, які завантажувались у систему. Розроблення системи для вилучення інформації з оцифрованих україномовних документів за допомогою нейронних мереж пришвидшить оброблення даних, надасть можливість для їх опрацювання залежно від сфери діяльності користувача цього програмного забезпечення. Визначено, що сьогодні немає систем, котрі можуть самостійно визначати, які дані необхідні для вилучення з україномовних документів. Наявні системи потребують створення програмного забезпечення, що відіграватимуть роль обкладинки для функціонала систем, які передають свою інформацію через ResT aPi. Обгрунтовано, що найкращою системою є Google Form Parser, проте вона потребує постійного підімкнення до мережі інтернет, що може стати серйозною перепоною для використання такого продукту в певних сферах діяльності.

Дослідження та впровадження нейронної мережі на основі TensorFlow / Б. В. Шефкін, І. В. Красюк [и др.]

TensorFlow - це механізм машинного навчання та глибокого навчання з відкритим кодом, який є зручним та гнучким для побудови поточної загальноприйнятої моделі глибинного навчання. Нейронна мережа - це класична модель глибинного навчання, перевага якої полягає у її потужних можливостях вилучення конволюційних блоків. Нейронна мережа в найпростішому випадку - математична модель, яка складається з кількох шарів елементів, що виконують паралельні обчислення. Спочатку таку архітектуру було створено за аналогією з дрібними обчислювальними елементами людського мозку - нейронами. Мінімальні обчислювальні елементи штучної нейронної мережі теж називаються нейронами. Нейронні мережі, зазвичай, складаються з трьох або більше шарів: вхідного шару, прихованого шару (або шарів) і вихідного шару. Важливою особливістю нейронної мережі є її вміння навчатися на прикладах, це називається навчанням з учителем. Нейронна мережа навчається на великій кількості прикладів, що складаються з пар вхід-вихід (відповідні один одному вхід і вихід). У задачах розпізнавання об'єктів такою парою буде вхідне зображення і відповідний йому лейбл - назва об'єкта. Навчання нейронної мережі - ітеративний процес, що зменшує відхилення виходу мережі від заданого ("відповіді вчителя") - лейбла, яке відповідає даному зображенню. Цей процес охоплює кроки, названі епохами навчання (вони зазвичай обчислюються тисячами), на кожному з яких відбувається підгонка "ваг" нейронної мережі - параметрів прихованих шарів мережі. Після завершення процесу навчання якість роботи нейронної мережі переважно досить гарна для виконання завдання, під яке її було навчено, хоча оптимальний набір параметрів, котрі ідеально розпізнають усі зображення, часто підібрати неможливо. На основі платформи TensorFlow побудовано модель нейронної мережі з двома згортковими шарами. Модель пройшла навчання та тестування за допомогою набору даних MnisT. Показник точності тесту може досягати 99,15 % і порівняно з коефіцієнтом 98,69 % у моделі з однією згорткою шару показує, що модель нейронної мережі з двома згортаннями має кращу здатність щодо виокремлення ознак і класифікації прийняття рішень.

Огляд стандартної бібліотеки для створення GUI мовою Python / Д. В. Кравець, А. М. Тушич, В. В. Шкапа, В. Р. Миколайчук

Розглянуто стандартну бібліотеку для створення графічних інтерфейсів мовою Python. Проаналізовано актуальність засобів створення графічних інтерфейсів, значення графічного інтерфейсу у сприйнятті користувачем програми, останні дослідження і публікації, що пов'язані з бібліотекою Tkinter. Досліджено історію розвитку бібліотеки, основні віджети та менеджери геометрії. Визначено всі функції, що відповідають за розміщення елементів графічного інтерфейсу у вікні та зроблено висновки щодо недоліків і переваг даної бібліотеки.

Метод скорочення інформаційної надмірності цифрових зображень для хмарних сховищ / Ю. І. Катков, O. C. Звенігородський [и др.]

Розглянуто актуальне питання пошуку нових ефективних і вдосконалення наявних широко поширених методів стиснення з метою зменшення обчислювальної складності та підвищення якості відновлюваних за образами стиснення зображень у реальному масштабі часу, що має важливе значення для впровадження хмарних технологій. Наведено постановку завдання: для підвищення ефективності застосування хмарних сховищ потрібне визначення способів скорочення інформаційної надмірності цифрових зображень методами фрактального стиснення відеоконтенту, вироблення рекомендацій щодо можливостей застосування реалізації цих методів для розв'язання різних практичних задач. Обгрунтовано необхідність зберігання відеоінформації високої якості в нових форматах HDTV 2k, 4k, 8k у хмарних сховищах для задоволення наявних потреб користувачів. Показано, що під час оброблення і передавання відеоінформації високої якості є проблема скорочення надмірності обсягу відеоданих (стиснення зображення) за умови збереження потрібної якості зображення, що відновлюється в користувача. Визначено, що в хмарних сховищах поява такої проблеми історично пов'язана з протиріччям між вимогами споживачів до якості зображення та потрібними для цієї якості обсягами і способами зниження надмірності відеоданих, що передаються по каналах зв'язку та обробляються в серверах центрів оброблення даних. Розв'язання цієї проблеми традиційно міститься в площині пошуку ефективних технологій стиснення, архівування та компресії відеоінформації. Проаналізовано методи стиснення відео та технології цифрової компресії відеосигналу, що дає можливість скоротити кількість даних, які використовуються для подання відеопотоку. Запропоновано підходи до стиснення зображення в хмарних сховищах за умов збереження або незначного зменшення кількості даних, які забезпечують під час відновлення в користувача задану якість відновленого зображення. Надано класифікацію спеціальних методів стиснення без втрат та з втратами інформації. На основі виконаного аналізу встановлено доцільність застосування спеціальних методів стиснення з втратами інформації для зберігання відеоінформації високої якості в нових форматах HDTV 2k, 4k, 8k у хмарних сховищах. Обгрунтовано застосування оброблення відеозображень, а також їх кодування та стиснення на основі фрактального стиснення зображень. Надано рекомендації щодо впровадження цих методів.

Аналіз українського ринку поширення хмарних технологій / К. А. Федосіва, І. М. Срібна

Здійснено аналіз українського ринку поширення хмарних технологій, проведено огляд динаміки зросту, розглянуто сегменти застосування та визначено компанії-лідери, які пропонують послуги з використанням хмарних обчислень. Люди сприймають хмару як платформу тільки для зберігання й обчислень. Проте хмарні технології пропонують багато інших можливостей із хмарними обчисленнями. Нині технології хмарних обчислень набувають все більшої популярності. Найбільші світові ІТ вендори (Microsoft, Amazon, Google та ін.) так чи інакше впроваджують сервіси хмарних обчислень, надаючи широкий спектр можливостей для користувачів. отже, хмарні обчислення - це програмно-апаратне забезпечення, доступне користувачеві через інтернет (або локальну мережу) у вигляді сервісу, який уможливлює використання зручного веб-інтерфейсу для віддаленого доступу до виділених ресурсів (обчислювальних ресурсів, програм і даних).

Дослідження технології далекого радіуса дії для реалізації рішень Інтернету речей / С. А. Жежкун, Л. Б. Векслер, С. М. Брезіцький, Б. О. Тарасюк

Основну увагу приділено аналізу перспективних технологій передавання трафіку далекого радіуса дії для реалізації рішень інтернету речей. Наведено результат огляду технічних особливостей технологій, їх переваги та недоліки. Виконано порівняльний аналіз. Зроблено висновок, що в перспективі вирішальну роль у реалізації мереж і систем 5-го покоління відіграватимуть гетерогенні структури, засновані на інтеграції безлічі використовуваних радіотехнологій.

Функціональна стійкість інформаційних мереж за наявності обмеженої апріорної інформації про надійність / С. М. Іщеряков, С. В. Прокопов, Ю. В. Каргаполов, Ю. В. Березовська

Розглянуто комплекс тісно пов'язаних між собою задач, об'єднаних спільною метою дослідження: побудувати двосторонні оцінки показників надійності інформаційних систем під час різних способів уведення і використання резерву часу за наявності обмеженої апріорної інформації про надійність.

Дослідження ефективності застосування алгоритму машинного навчання для класифікації інтернет-трафіку / А. П. Козиряцький, В. В. Жебка, Л. О. Дьоміна, Д. О. Тарасенко

Досліджено ефективність застосування алгоритму машинного навчання для класифікації інтернет-трафіку. Розглянуто алгоритм RF, який діє через побудову безлічі вирішальних дерев. Оцінено ефективність роботи алгоритму RF у задачах класифікації додатків за наявності і відсутності фонового мережного трафіку. Для збору необхідних для аналізу даних було організовано лабораторну мережу з кількох комп'ютерів. Один із комп'ютерів було підімкнено до глобальної мережі Інтернет і на його базі організовано безпроводову точку доступу. На цьому самому комп'ютері здійснювалося захоплення всього трафіку, що проходить через нього, за допомогою програми Wireshark. На інших комп'ютерах, підімкнених до точки доступу, було запущено різні додатки. Здійснювався перегляд веб-сторінок із використанням браузерів Google Chrome і Opera, за допомогою програми skype проводилися відеодзвінки, виконувалося скачування файлів через торрент клієнта <$E mu> Torrent, використання сервісу цифрового поширення комп'ютерних ігор steam тощо. Здобуті дані зберігалися в форматі РСаР. Для приведення отриманих даних у відповідність до вимог розв'язуваного завдання здійснювалося попереднє оброблення даних. В експерименті було проведено побудову випадкового лісу і оцінювання якості класифікації на заданій вибірці. Дослідним шляхом було відібрано найбільш прийнятні параметри алгоритму. Експериментально вибрано, що ліс складається з п'яти дерев із максимально можливою глибиною. Найбільшу ефективність алгоритм має для даних, що належать до Dns трафіку. Крім перевірки роботи алгоритму на тестовій вибірці, що має такий самий класовий склад, як і навчальна, оцінювання його якості проводилося також за наявності фонового трафіку, тобто в разі, коли тестова вибірка містила екземпляри класів, відсутніх у навчальній вибірці.

Розроблення та навчання нейронної мережі для розпізнавання символів / Р. Д. Буков, І. С. Щербина, О. В. Негоденко, Є. С. Тихонов

Розглянуто питання застосування нейронних мереж для розпізновання символів, а також проблему розроблення методів і алгоритмів синтезу нейронних мереж. Для вирішення задач оптимізації системи розпізнавання символів зазвичай застосовуються високоінтелектуальні системи на основі штучних нейронних мереж. Однак штучні нейронні мережі не завжди можуть слугувати як інструмент для розв'язання задач будь-якого типу. Вони є непридатними для виконання таких задач, як нарахування зарплатні, проте вони мають перевагу під час реалізації задач розпізнавання символів, з якими погано або взагалі не справляються звичайні персональні комп'ютери. Досліджено, що штучні нейронні мережі можуть використовуватися для прогнозного моделювання, адаптивного керування і додатків із навчанням їх за допомогою набору даних. Самонавчання на основі досвіду може відбуватися в мережах, які мають змогу робити висновки зі складного і, здавалося б, незв'язаного набору інформації. Показано застосування нейромереж для розв'язання практичних задач у галузі розпізнавання символів та їх класифікації. Встановлено, що образи можуть позначати різні за своєю природою об'єкти: символи тексту, зображення, зразки звуків. Під час навчання мережі запропоновано різні зразки образів із зазначенням класу, до якого вони належать. Після закінчення навчання мережі можна показувати невідомі їй раніше образи й одержувати від неї відповідь щодо належності до визначеного класу. Топологія такої мережі характеризується тим, що кількість нейронів у вихідному шарі зазвичай дорівнює кількості обумовлених класів. При цьому визначається відповідність між виходом нейроної мережі і класом, що він представляє. Запропоновано метод для навчання нейронної мережі, за яким особа, що керує мережею, бере особисту участь у навчанні мережі, вона сама задає еталонні зображення всіх символів, а також перекручені зображення еталонів (зашумлені копії).

Когнітивна інформаційна технологія підтримання процесів упровадження стандартів НАТО / Г. М. Потапов, М. В. Надутенко, В. В. Приходнюк

Розглянуто питання створення когнітивної інформаційної технології підтримання процесів упровадження стандартів НАТО, що також притаманне засобам зв'язку сучасних систем телекомунікацій у Збройних силах України та інших складових сектору безпеки і оборони україни. Зазначено, що оцінювання стану впровадження стандартів НАТО є досить складним і важливим процесом, який потребує аналізу великого обсягу слабкоструктурованої та неструктурованої інформації з різним ступенем обмеження доступу, що значно ускладнює її аналіз та оброблення. При цьому ефективне використання інформаційних технологій для вирішення зазначених завдань безпосередньо залежить від рівня взаємодії між інформаційними процесами. Характер взаємодії між ними визначає їх мережну орієнтацію, при чому в середовищі системи мають використовуватися засоби, які застосовують для цього інформаційні ресурси з різних галузей знань. Визначено низку проблем, що полягають у надмірності обсягів, складності та неактуальності нормативно-правової бази у сфері оборони; застарілості стандартів та їх несумісності із сучасними системами тощо. Для їх усунення запропоновано використовувати когнітивну інформаційну технологію з елементами штучного інтелекту, а для оцінювання стану впровадження стандартів запропоновано застосовувати метод рекурсивної редукції. Цей метод використовуватиметься як для структуризації, так і для формування на їх основі онтологій. Подальшим напрямком досліджень, розпочатих в даній статті, є впровадження запропонованої когнітивної інформаційної технології в діяльність органів управління Збройних сил України й інших складових сектору безпеки і оборони.

Результати досліджень впливу радіоактивного випромінювання на конструктивні елементи атмосферно-оптичних ліній зв'язку / Л. А. Кирпач, Н. В. Блаженний, О. Л. Туровський

Наведено результати досліджень щодо радіаційної стійкості елементної бази атмосферно-оптичних ліній зв'язку (АОЛЗ). Технічний стан приймача за умов впливу гамма-випромінювання буде визначати працездатність АОЛЗ. Вплив гамма-випромінювання як наслідок техногенної катастрофи на приймачі АОЛЗ може проявлятись у формуванні зворотних і незворотних радіаційних ефектів. Результатом цього буде зниження виявлювальної здатності приймача АОЛЗ. Види радіаційних дефектів і ступінь їх впливу на виявлювальну здатність залежать від енергії гамма-квантів, а також від значення поглиненої дози гамма-випромінювання та її потужності. Аналіз методик оцінювання функціонування АОЛЗ в умовах техногенної катастрофи показав, що існує потреба в розробленні рекомендацій, скерованих на збереження виявлювальної здатності приймачів АОЛЗ за умов впливу гамма-випромінювання. Подальші дослідження потрібно спрямувати на розроблення методики, яка має зважати на особливості перебігу техногенної катастрофи; особливості формування радіаційних ефектів у приймачі АОЛЗ під впливом гамма-випромінювання; енергетичні, активнісні і фізико-хімічні характеристики суміші радіоактивного випромінювання.

Перспективи стандартизації Інтернету речей у міжнародних організаціях зв'язку / Д. К. Дубчак, О. М. Ткаленко, К. В. Полонський

Як характерно для будь-якої нової концепції, процес стандартизації Інтернету речей пішов по шляху від осмислення архітектури мережі, вимог і можливостей "речей" і способів їх застосування до конкретних технологій, що дають змогу організувати в Інтернеті речей безпосередню взаємодію "речей" один з одним і з пристроями та людьми із зовнішнього оточення. Розглянуто особливості діяльності основних організацій, залучених до стандартизації IoT на глобальному рівні, визначено технологічні, економічні та соціальні вигоди стандартів ISO, запропоновано варіант побудови топології для дослідження протоколів IoТ, яка відповідає архітектурі Інтернету речей.

Використання функціонального поля для оцінювання ефективності роботизованої системи моніторингу місцевості / В. Р. Миколайчук

Нині для моніторингу місцевості все частіше використовуються системи, оснащені сканувальним обладнанням та ізноманітними давачами. Побудова роботизованої системи моніторингу потребує відповідного наукового обгрунтування. Структура системи передбачає залежність ефективності кожного елемента системи від її просторово-часового розміщення та відповідного розташування цілей моніторингу, тому постає потреба у розробленні математичних моделей структури роботизованої системи моніторингу території та її функціонування, що, зі свого боку, вдосконалить наявну методологію оцінювання ефективності на основі відповідної системи показників та критеріїв. Запропоновано функціональну модель на основі функціонального поля системи з динамічною структурою, яка дасть можливість вирішити проблеми побудови структури системи та оцінити її ефективність, забезпечивши достатню точність результатів та простоту обчислювальних процедур.