Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій
Журнал включено до категорії Б: - по спеціальності 172 - Електронні комунікації та радіотехніка (наказ МОН від 23.08.2023 №1035). - по спеціальності 122 - Комп’ютерні науки (наказ МОН від 25.10.2023 №1309). - по спеціальності 125 - Кібербезпека та захист інформації (наказ МОН від 25.10.2023 №1309). Назва: Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій. З 2006 до 2020 роки журнал виходив під назвою «Наукові записки Українського науково-дослідного інституту зв’язку». Засновник: Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій. Рік заснування: 2021. Ліцензія Національної ради України з питань телебачення і Радіомовлення: Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій внесено до Реєстру суб’єктів у сфері медіа. Ідентифікатор наукового журналу «Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій»: R30-02947 (рішення №863 від 21.03. 2024 р.). Свідоцтво про державну реєстрацію: КВ № 24994-14934ПР від 20.09.2021 р. ISSN: 2786-8362 УДК: 004:621 Спеціальності МОН: В журналі можуть публікуватись результати дисертаційних досліджень на здобуття наукових ступенів доктора наук та доктора філософії за спеціальностями 122, 125, 172. Періодичність випуску: 2 рази на рік. Адреса: вул. Солом’янська, 7, м. Київ, 03110, Україна Телефон: +38 097 509 00 33 E-mail: makarenkoa@ukr.net Web-сайт: http://journals.dut.edu.ua Статті, опубліковані у науковому журналі “Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій”, індексуються в наукометричних базах:
ПОБУДОВА ТА ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОГО ЦИФРОВОГО КАНАЛУ ПЕРЕДАЧІ КЕРУЮЧОЇ ІНФОРМАЦІЇ У СУЧАСНИХ МЕРЕЖАХ ПЕРЕДАВАННЯ ДАНИХ
Задача побудови ефективного цифрового каналу передачі управляючої інформації (ЦКПУІ) складається з задач двох типів. Першим з них є розгляд можливості застосування каналів передачі інформації користувачів мережі в якості ЦКПУІ. Такий тип задач вирішується шляхом вибору такого каналу (з уже відомими інформаційними і ймовірнісними характеристиками), що відповідає вимогам до ЦКПУІ найбільшою мірою. Другим типом задач побудови ефективного ЦКПУІ є розробка спеціальних каналів. Цей тип задач, у свою чергу, поділяється на дві групи: до першої групи належать задачі створення спеціального ЦКПУІ в іншому цифровому каналі, (що зводиться до підвищення завадостійкості за рахунок пропускної спроможності каналу, у якому створюється ЦКПУІ), до другої групи належать задачі створення спеціального ЦКПУІ на основі аналогового каналу. Для мережі управління мережами зв’язку України задача є актуальною внаслідок розповсюдження мереж диспетчерського зв'язку, що базуються здебільшого на аналогових принципах і відрізняються низьким рівнем стандартизації. На відміну від стандартизованих, здебільшого, дискретних значень параметрів цифрових каналів, характеристики аналогових каналів визначаються середовищем передачі (металевий кабель, НВЧ хвилевід, радіо) і мають безперервний характер. Це приводить до необхідності застосування механізмів оптимізації в тих випадках, де при розгляді цифрових каналів використовувався вибір найбільш придатного з дискретного ряду стандартних значень якогонебудь параметра. Ключові слова: цифрового каналу передачі управляючої інформації (ЦКПУІ), OFDM, демодулятор сигналів, Активний кореляційний фільтр, оптимальний прийом, завадостійкості сигнальних сузір'їв Список використаних джерел 1. В.П. Шульга, Л.Н. Беркман, Н.В. Руденко, К.С. Нестеренко, О.Г. Варфоломеєва, Н.С. Хаб’юк. Сучасні методи передачі та обробки інформації в інфокомунікаційних мережах: навч. метод. Посібник — К.: ДУІКТ, 2024. — 477 с. 2. Wang, J., Li, X., & Chen, Y. "Advances in 6G Wireless Communication Systems: Theory and Application". IEEE Communications Magazine, 2023. 3. Zhang, H., & Shi, Q. "Deep Learning for Signal Processing: A Comprehensive Overview". IEEE Signal Processing Magazine, 2023. 4. Liu, Y., & He, B. "Quantum Communications: Challenges and Future Directions". Journal of Quantum Information Science, 2023. 5. Tang, F., & Li, H. "Error Correction in Deep Neural Networks for Signal Processing". IEEE Transactions on Communications, 2023. 6. Wang, Y., & Liu, T. "High-Efficiency Demodulation Techniques for 6G Applications". Journal of Communications and Networks, 2023. 7. Yang, K., & Zhao, J. "Optimizing Channel Capacity in 6G Networks Using Deep Learning". IEEE Transactions on Communications, 2023. 8. Zhang, F., & Liu, H. "Error-Correcting Codes for Quantum Communication Networks". IEEE Transactions on Communications, 2023.
Авторське право (c) 2026 Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій
РУХОМІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ АГЕНТИ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОШИРЕННЯ ТУБЕРКУЛЬОЗУ В МАЛИХ МАСШТАБАХ
У статті розроблено модель поширення туберкульозу в закритих приміщеннях з використанням рухомих клітинних автоматів. Модель враховує мобільність агентів, просторові особливості та стохастичність передачі інфекції. Проведено експерименти в різних середовищах (відкрита місцевість, офіс, окоп), що показали залежність динаміки захворювання від геометрії простору. Результати підтверджують ефективність моделі для прогнозування та профілактики туберкульозу в Україні. Ключові слова: туберкульоз, рухомі клітинні автомати, штучний інтелект, інтелектуальні агенти, інформаційні технології, моделювання Список використаних джерел 1. Статистика захворюваності на ТБ в Україні. Центр громадського здоров'я. URL: https://phc.org.ua/kontrol-zakhvoryuvan/tuberkuloz/statistika-z-tb. 2. World Health Organization. Latent tuberculosis infection. Updated and consolidated guidelines for programmatic management. 2018. 3. Сем’янів І. О., Тодоріко Л. Д., Виклюк Я. І., Невінський Д. В. Застосування геопросторової мультиагентної системи для моделювання різних аспектів передачі туберкульозу. INFUSION & CHEMOTHERAPY. 2024. Т.7, №1. С. 9-17. DOI:10.32902/2663- 0338-2024-1-9-17. 4. Європейський центр з профілактики та контролю захворювань. URL: https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/tuberculosis-surveillance-and-monitoring-europe2022-2020-data. 5. Vyklyuk Y., Semianiv I., Nevinskyi D., Todoriko L., Boyko N. Applying geospatial multiagent system to model various aspects of tuberculosis transmission. New Microbes and New Infections Journal. 2024.Т.59.DOI:10.1016/j.nmni.2024.101417. 6. Butov D., Feshchenko Y., Chesov D. National survey on the impact of the war in Ukraine on TB diagnostics and treatment services in 2022. The international journal of tuberculosis and lung disease : the official journal of the International Union against Tuberculosis and Lung Disease. 2023. T.27, №1. C. 86-88. DOI:10.5588/ijtld.22.0563. 7. Vyklyuk Y., Nevinskyi D., Boyko N. GEOCITY — A new dynamic-spatial model of urban ecosystem. Journal of the Geographical Institute “Jovan Cvijić” SASA. 2023. Т.73, №2. С. 187-203. DOI: 10.2298/IJGI2302187V. 8. Mabud T. S., Alves M. L. D., Ko A. I., Basu S., Walter K. S., Cohen T., Mathema B., Colijn C., Lemos E., Croda J., Andrews J. R. Evaluating strategies for control of tuberculosis in prisons and prevention of spillover into communities: An observational and modeling study from Brazil. PubMed. 2019. Т.16, №1. DOI:10.1371/journal.pmed.1002737. 9. Todoriko L.D., Andriiets O.A., Vyklyuk Y.I., Semyaniv I.O., Margineanu I., Lesnic' E., Nevinsky D.V., Yeremenchuk I.V. Prospects for the use of artificial intelligence to predict the spread of tuberculosis infection in the WHO European Region. ТУБЕРКУЛЬОЗ ЛЕГЕНЕВІ ХВОРОБИ ВІЛ-ІНФЕКЦІЯ. 2023. Т.53, №2. С. 86-92. DOI:10.30978/TB2023-2-86. 10. WHO consolidated guidelines on tuberculosis. Module 3: diagnosis – rapiddiagnostics for tuberculosis detection . 2021. 11. Невінський Д. В., Сем’янів І. О., Виклюк Я. І. Вивчення зв'язку між туберкульозом та соціально-економічними, медичними, демографічними чинниками в Україні. URL: https://doi.org/10.18372/2073-4751.81.2013. 12. World Health Organization Data. 2022. URL: https://www.who.int. 13. Brauer F., Castillo–Chavez C., Feng Z. Mathematical models in epidemiology. 2019. 14. Hrizi O., Gasmi K., Ben Ltaifa I., Alshammari H., Karamti H., Krichen M., Ben Ammar L., Mahmood A. Tuberculosis disease diagnosis based on an optimized machine learning model. Journal of Health Engineering. 2022. DOI: 10.1155/2022/8950243. 15. Sameera Abar, Georgios K. Theodoropoulos, Pierre Lemarinier, Gregory M.P. O’Hare. Agent Based Modelling and Simulation tools: A review of the state-of-art software. COMPUTER SCIENCE REVIEW JOURNAL. 2017. Т.24. С. 13-33. URL: https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2017.03.001.
АРХІТЕКТУРНИЙ ПІДХІД ПРОГРАМНОЇ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ В ПОТОКОВИХ СИСТЕМАХ
У статті запропоновано архітектурний підхід до інтеграції аналізу сигналів у платформу обробки потокових даних, де моделювання розглядається як компонент, пов’язаний із керуванням подіями, часовою семантикою та ресурсними обмеженнями виконання для забезпечення стійкості на рівні системи. Сформульовано системні вимоги до моделей у потокових середовищах та обґрунтовано їх архітектурну зумовленість як основу проєктування аналітичних компонентів у системах IoT. Ключові слова: Інтернет речей, обробка сигналів у реальному часі, архітектури потокової обробки даних, моделювання сигналів у потокових системах, розподілені аналітичні системи Список використаних джерел 1. Real-Time Medical Data Analytics in Internet of Things-based Smart Healthcare Systems. American Journal of Medical Research. 2020. Vol. 7, no. 1. P. 61. URL: https://doi.org/10.22381/ajmr7120209. 2. Zhang L., Jeong D., Lee S. Data Quality Management in the Internet of Things. Sensors. 2021. Vol. 21, no. 17. P. 5834. URL: https://doi.org/10.3390/s21175834. 3. Choudhary A. Internet of Things: a comprehensive overview, architectures, applications, simulation tools, challenges and future directions. Discover Internet of Things. 2024. Vol. 4, no. 1. URL: https://doi.org/10.1007/s43926-024-00084-3. 4. Vinny S., Brij M. G. Mitigating Security Threats in IoT Networks Using Big Data Analytics and On-Device Modeling. International Journal of Engineering and Management Research. 2025. Vol. 15, no. 1. P. 103–112. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.15037481. 5. Kumar N. Internet of Things-IoT: Definition, Characteristics, Architecture, Enabling Technologies, Application and Future Challenges. Independently Published, 2021. 6. Kamal R. Internet of Things: Architecture and Design Principles. Chennai, India: Mc Graw Hill India, 2017. 7. Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics / M. Armbrust et al. 2021. 8. Ravindran G. S. Next-Generation Data Lakes: Innovations in Real-Time Analytics. Journal of Computer Science and Technology Studies. 2025. Vol. 7, no. 5. P. 803–809. URL: https://doi.org/10.32996/jcsts.2025.7.5.90. 9. Akidau T., others. Watermarks in stream processing systems: semantics and comparative analysis of Apache Flink and Google cloud dataflow. Proc. VLDB Endow. 2021. P. 3135–3147. URL: https://doi.org/10.14778/3476311.3476389.
ЗАХИЩЕНІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МЕРЕЖЕВІ ТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ ПРОМИСЛОВИХ КОМПЛЕКСІВ
У статті запропоновано архітектуру захищеної гібридної промислової мережі для систем Industry 4.0 та Industrial IoT. Рішення поєднує детерміновану передачу даних на основі Time-Sensitive Networking, сегментацію мережі, багаторівневий криптографічний захист і аналіз телеметрії в парадигмі Zero Trust. Моделювання підтвердило зменшення затримок критичних потоків і підвищення точності виявлення атак без погіршення продуктивності. Ключові слова: гібридна промислова мережа, Industry 4.0, Industrial Internet of Things, TimeSensitive Networking, детермінована передача даних, мережевий моніторинг, виявлення аномалій, кіберстійкість Список використаних джерел 1. Zhang T., Wang G., Xue C., Wang J., Nixon M., Han S. Time-sensitive networking (TSN) for industrial automation: Current advances and future directions // ACM Computing Surveys. 2024. Vol. 57, No. 2. P. 1–38. DOI: https://doi.org/10.1145/3695248 2. Berardi D., Tippenhauer N. O., Melis A., Nowatkowski M. Time-sensitive networking security: Issues of precision time protocol and its implementation // Cybersecurity. 2023. Vol. 6, No. 8. P. 1–18. DOI: https://doi.org/10.1186/s42400-023-00140-5 3. Federici F., Martintoni D., Senni V. A zero-trust architecture for remote access in industrial IoT infrastructures // Electronics. 2023. Vol. 12, No. 3. Art. 566. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics12030566 4. Liu C., Tan R., Wu Y., Xu W. Dissecting zero trust: Research landscape and its implementation in IoT // Cybersecurity. 2024. Vol. 7, No. 20. P. 1–18. DOI: https://doi.org/10.1186/s42400-024-00212-0 5. Katsis C., Bertino E. ZT-SDN: An ML-powered zero-trust architecture for software-defined networks // ACM Transactions on Privacy and Security. 2025. Vol. 28, No. 2. P. 1–35. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.15020 6. Shi H., Aijaz A., Jiang N. Evaluating the performance of over-the-air time synchronization for 5G and TSN integration // 2021 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom). IEEE, 2021. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/BlackSeaCom52164.2021.9527833 7. Fu M. et al. End-to-end visual control framework in wireless TSN networks for industrial IoT // IEEE Internet of Things Journal. 2025. Vol. 12, No. 14. P. 27699–27712. DOI: https://doi.org/10.1109/JIOT.2025.3564295 8. Li H., Zhang T., Zhu K. Dynamic slot extension-based high-criticality tasks scheduling in TSN-based DMCS // IEEE Internet of Things Journal. 2025. Vol. 12, No. 14. P. 26660–26671. DOI: https://doi.org/10.1109/JIOT.2025.3561032 9. Feng Z. et al. An efficient heuristic CQF scheduling in time-sensitive networking // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2025. Vol. 21, No. 7. P. 5213–5223. DOI: https://doi.org/10.1109/TII.2025.3552701 10. Wang Y., Li C., Cheng N. Internet security protection in personal sensitive information // 2014 Tenth International Conference on Computational Intelligence and Security. IEEE, 2014. P. 628–632. DOI: https://doi.org/10.1109/CIS.2014.129 11. Kostiuk Y. et al. A system for assessing the interdependencies of information system agents in information security risk management using cognitive maps // Cyber Hygiene & Conflict Management in Global Information Networks. 2025. Vol. 3925. P. 249–264. 12. Jin Y., Yang P. Network information transmission security situation awareness algorithm on basis of data analysis // 2024 International Conference on Data Science and Network Security (ICDSNS). IEEE, 2024. P. 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/ICDSNS62112.2024.10691277 13. Kostiuk Y. et al. Effectiveness of information security control using audit logs // Proceedings of the Workshop on Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems (CPITS 2025). 2025. P. 524–538. 14. Muguira L. et al. Secure critical traffic of the electric sector over time-sensitive networking // 2020 XXXV Conference on Design of Circuits and Integrated Systems (DCIS). IEEE, 2020. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/DCIS51330.2020.9268613 15. Kostiuk Y. et al. Integrated protection strategies and adaptive resource distribution for secure video streaming over a Bluetooth network // Information Technology. 2024. Vol. 4, No. 6. P. 14–33. 16. Sikora A., Yakovyna V. Heterogeneous real-time & secure networks: TSN over anything & TLS over anything // 2025 International Conference on Computer, Information and Telecommunication Systems (CITS). 2025. P. 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/CITS65975.2025.11099373 17. Kostiuk Y. et al. Models and algorithms for analyzing information risks during the security audit of personal data information system // Proceedings of the Third International Conference on Cyber Hygiene & Conflict Management in Global Information Networks (CH&CMiGIN’24). 2025. Vol. 3925. P. 155–171. 18. Li H. et al. A security management architecture for time synchronization towards high precision networks // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 117542–117553. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3107203 19. Kostiuk Y. et al. Ensuring cyber security and high data transmission speed in wireless networks // Ukrainian Scientific Journal of Information Security. 2024. Vol. 30, Issue 3. P. 365–375. DOI: https://doi.org/10.18372/2225-5036.30.20357 20. Yao J. et al. Burst-aware mixed flow scheduling in time-sensitive networks for power business // IEEE 7th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference (ITOEC). IEEE, 2023. P. 2040–2044. DOI: https://doi.org/10.1109/ITOEC57671.2023.10291874
МЕТОДИ ПОБУДОВИ МУЛЬТИПРОТОКОЛЬНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
У статті розглянуто підходи до інтеграції гетерогенних сенсорних мереж у мультипротокольні інформаційні системи (МПС). Проаналізовано методи об’єднання на трьох рівнях: сенсорів, шлюзів та прикладного рівня. Запропоновано класифікацію архітектурних патернів, правила мапінгу QoS і механізми збереження наскрізної безпеки при трансляції між TLS та DTLS, а також рекомендації щодо розміщення функцій в Edge, Fog та Cloud для оптимізації затримки та енергоефективності. В результаті аналізу виведено, що комбіновані рішення забезпечують розширення функціональності та підвищення стійкості мережі за умови застосування модульних шлюзів, адаптерів і реєстру схем. Стаття формулює практичні рекомендації для проєктування МПІ, визначає критерії вибору композиції технологій та окреслює напрями подальших досліджень у валідації QoS-мапінгів і енергетичних політик при інтеграції IoT-мереж в єдину мультипротокольну інфраструктуру. Ключові слова: Інтернет речей, мультипротокольні мережі, сенсорні мережі, Edge/Fogархітектура, CoAP, MQTT Список використаної літератури 1. Hemantkumar Balasaheb Jadhav. Securing Cloud-Based IoT Architectures: A Multi-Protocol Approach. Computer Fraud and Security. 2024. P. 41–46. URL: https://doi.org/10.52710/cfs.33 2. Tsang T., Ka Hei Y. IOT-BASED SMART BUILDING MONITORING AND CONTROL STRATEGIES WITH INTELLIGENCE DEEP NEURAL NETWORKS. International Journal of Computer Science and Information Technology. 2025. Vol. 17, no. 6. P. 01–16. URL: https://doi.org/10.5121/ijcsit.2025.17601. 3. MIGS: A Modular Edge Gateway with Instance-Based Isolation for Heterogeneous Industrial IoT Interoperability / Y. Ai et al. Sensors. 2026. Vol. 26, no. 1. P. 314. URL: https://doi.org/10.3390/s26010314. 4. IoT-Enabled Cloud-Integrated Smart Parking System with Real-Time Monitoring and AIBased Space Optimization for Next-Gen Mobility / S. Deepan Kumar et al. Advances in Design, Materials, Manufacturing, and Surface Engineering (ADMMS’26), Chennai, India, 6 February 2026. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States, 2026. URL: https://doi.org/10.4271/2026- 28-0113. 5. XMID-MQTT: explaining machine learning-based intrusion detection system for MQTT protocol in IoT environment / H. Zeghida et al. International Journal of Information Security. 2025. Vol. 24, no. 3. URL: https://doi.org/10.1007/s10207-025-01036-w. 6. Novel Optimization Framework for Energy-Efficiency-based Resource Allocation and MultiHop Offloading in Blockchain-Enhanced IoT / X. Xue et al. IEEE Internet of Things Journal. 2025. P. 1. URL: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3562420. 7. Kambala G. Review on Multi-Domain Interoperability in IoT Gateways: A Cross-Platform Approach to Web and Software Integration for Smart Ecosystems. International Journal of Scientific Research and Management (IJSRM). 2024. Vol. 12, no. 12. P. 1845–1853. URL: https://doi.org/10.18535/ijsrm/v12i12.ec08. 8. Zamil A. K., Jasim A. D. A Multi-Factor Quantum-Resistant and Privacy-Preserving Authentication Protocol for Decentralized Systems. Mesopotamian Journal of CyberSecurity. 2025. Vol. 5, no. 3. P. 1272–1291. URL: https://doi.org/10.58496/mjcs/2025/066. 9. Dhafer S. Y., Hardik J. Lightweight Multi-Hop Routing Protocols for Efficient Resource Utilization in Edge-Enabled PLC IoT Networks. Journal of Nonlinear Analysis and Optimization. 2025. Vol. 16, no. 1. P. 1493-1510.
МЕТОД МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ РОЗПОДІЛУ ТРАФІКУ В БАГАТОЛІНКОВИХ ПРИСТРОЯХ
У роботі представлено математичну модель розподілу трафіку в багатолінкових пристроях, яка формалізує процес керування передачею даних як керовану систему масового обслуговування. Запропонований підхід розв’язує проблему відсутності єдиної бази для опису політик доступу, переводячи задачу з площини тестування розрізнених евристик у строгу математичну формалізацію. Процес планування зведено до однозначного відображення стану системи у вектор керуючих дій. Введення матриці сумісності лінків та рівнянь обмежень дозволяє на алгоритмічному рівні відсікати фізично недійсні конфігурації передачі. Такий підхід встановлює аналітичний зв'язок між параметрами керування та очікуваними показниками якості обслуговування, даючи змогу оцінювати пропускну здатність, затримки та ймовірність порушення часових обмежень до моменту фактичної передачі. Розроблений апарат створює теоретичну основу для кількісного порівняння різних механізмів розподілу та формування середовища для проєктування адаптивних алгоритмів керування доступом. Ключові слова: бездротові мережі; багатолінкові операції; розподіл трафіку; система масового обслуговування; управління доступом; якість обслуговування Список використаної літератури 1. IEEE 802.11 Working Group. (2023). IEEE P802.11be/D3.0: Draft Standard for Information technology—Telecommunications and information exchange between systems Local and metropolitan area networks—Specific requirements Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications Amendment 8: Enhancements for extremely high throughput (EHT). IEEE. 2. Linux Wireless. (2024). mac80211 - Linux kernel 802.11 wireless stack. The Linux Kernel Organization. URL: https://wireless.wiki.kernel.org/en/developers/documentation/mac80211. 3. Chen, C., Chen, X., Das, D., Akhmetov, D., & Cordeiro, C. (2022). Overview and Performance Evaluation of Wi-Fi 7. IEEE Communications Standards Magazine, 6(2), 12–18. URL: https://doi.org/10.1109/MCOMSTD.0001.2100082. 4. Deng, C., Fang, X., Han, X., Wang, X., Yan, L., He, R., Long, Y., & Guo, Y. (2020). IEEE 802.11be Wi-Fi 7: New Challenges and Opportunities. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(4), 2136–2166. URL: https://doi.org/10.1109/comst.2020.3012715. 5. López-Raventós, Á., & Bellalta, B. (2022). Multi-link operation in IEEE 802.11be WLANs. IEEE Wireless Communications, 29(4), 94–100. https://doi.org/10.1109/MWC.006.2100404. 6. López-Raventós, Á., & Bellalta, B. (2022). Dynamic Traffic Allocation in IEEE 802.11be Multi-Link WLANs. IEEE Wireless Communications Letters, 11(7), 1404–1408. URL: https://doi.org/10.1109/LWC.2022.3171442. 7. Zhang, J., Tan, Q., Gao, Y., Sun, X., & Zhan, W. (2024). WiFi 7 with Different Multi-Link Channel Access Schemes: Modeling, Fairness and Optimization. IEEE Transactions on Communications, 72(10), 6225-6236. URL: https://doi.org/10.1109/TCOMM.2024.3400278. 8. Carrascosa-Zamacois, M., Geraci, G., Knightly, E., & Bellalta, B. (2024). Wi-Fi Multi-Link Operation: An Experimental Study of Latency and Throughput. IEEE/ACM Transactions on Networking, 32(1), 308–322. URL: https://doi.org/10.1109/TNET.2023.3283154. 9. Iturria-Rivera, P. E., Chenier, M., Herscovici, B., Kantarci, B., & Erol-Kantarci, M. (2023). Channel Selection for Wi-Fi 7 Multi-Link Operation via Optimistic-Weighted VDN and Parallel Transfer Reinforcement Learning. 2023 IEEE 34th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 1–6. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.05419. 10. Iturria-Rivera, P. E., Chenier, M., Herscovici, B., Kantarci, B., & Erol-Kantarci, M. (2023). RL meets Multi-Link Operation in IEEE 802.11be: Multi-Headed Recurrent Soft-Actor Critic-based Traffic Allocation. ICC 2023-IEEE International Conference on Communications, 4001–4006. URL: https://doi.org/10.1109/ICC45041.2023.10279008. 11. Cena, G., Rosani, M., & Scanzio, S. (2024). Packet Steering Mechanisms for MLO in WiFi 7. National Research Council of Italy (CNR–IEIIT). URL: https://doi.org/10.1109/ETFA61755.2024.10710726. 12. Murti, W., & Yun, J.-H. (2022). Multilink Operation in IEEE 802.11be Wireless LANs: Backoff Overflow Problem and Solutions. Sensors, 22(9), 3501. URL: https://doi.org/10.3390/s22093501. 13. Han, M., Chen, Z., & Sun, X. (2024). Bandit-Based Multiple Access Approach for Multilink Operation in Heterogeneous Dynamic Networks. IEEE Open Journal of the Communications Society. URL: https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2024.011100. 14. Bellalta, B., Carrascosa, M., Galati-Giordano, L., & Geraci, G. (2023). Delay Analysis of IEEE 802.11be Multi-Link Operation Under Finite Load. IEEE Wireless Communications Letters, 12(4), 595-599.
МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПЕРЕДАЧІ МЕРЕЖ WI-FI ТА LTE-U З ВИКОРИСТАННЯМ ML-АЛГОРИТМІВ
У статті розглядається задача адаптивного доступу LTE у неліцензованому спектрі з урахуванням співіснування з Wi-Fi, регуляторних обмежень та обмежених ресурсів краєвих пристроїв. Пропонується робоча архітектура, що поєднує легкі згорткові нейронні мережі для класифікації та детекції радіосигналів, рекурентні моделі для короткострокового прогнозування завантаження каналу і алгоритми підкріплювального навчання для прийняття рішень про вибір каналу, TXOP та шаблони вимкнення. Запропонований підхід оптимізує пропускну здатність LTE за умови збереження справедливості щодо Wi-Fi, мінімізуючи накладні витрати та передачу сирих даних за рахунок легких моделей і федеративних стратегій. Наведено критерії оцінки, описано експериментальні сценарії та обґрунтовано переваги над статичними методами. Запропонований підхід комбінує методи спостереження, прогнозування та управління в єдину робочу архітектуру, яка забезпечує практичну можливість підвищення спектральної ефективності LTE у неліцензованому діапазоні при одночасному дотриманні критеріїв справедливості щодо Wi-Fi. Ключові слова: Wi-Fi, LTE, неліцензований спектр, CNN, машинне навчання, RL-LSTM, Qнавчання Список використаної літератури 1. License assisted access-WiFi coexistence with TXOP backoff for LTE in unlicensed band / S. Saadat et al. China Communications. 2017. Vol. 14, no. 3. P. 1–14. URL: https://doi.org/10.1109/cc.2017.7897317. 2. Alhulayil M., Lopez-Benitez M. LTE/Wi-Fi Coexistence in Unlicensed Bands Based on Dynamic Transmission Opportunity. 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW), Seoul, Korea (South), 6–9 April 2020. 2020. URL: https://doi.org/10.1109/wcncw48565.2020.9124747. 3. Machine Learning Enabled Spectrum Sharing in Dense LTE-U/Wi-Fi Coexistence Scenarios / A. Dziedzic et al. IEEE Open Journal of Vehicular Technology. 2020. Vol. 1. P. 173–189. URL: https://doi.org/10.1109/ojvt.2020.2981519. 4. An Alytical Study Of Cellular Networks LTE-U and Wi-Fi in 5G Environment. Lahore Garrison University Research Journal of Computer Science and Information Technology. 2024. P. 17–31. URL: https://doi.org/10.54692/lgurjcsit.2024.083503. 5. Ahmad O., Farooq B. Auxiliary-LSTM based floor-level occupancy prediction using Wi-Fi access point logs. Journal of Smart Cities and Society. 2022. Vol. 1, no. 3. P. 195–211. URL: https://doi.org/10.3233/scs-220012. 6. A Q-Learning Scheme for Fair Coexistence Between LTE and Wi-Fi in Unlicensed Spectrum / V. Maglogiannis et al. IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 27278–27293. URL: https://doi.org/10.1109/access.2018.2829492. 7. Dynamic Spectrum Coexistence of NR-V2X and Wi-Fi 6E using Deep Reinforcement Learning / K. D. Shah et al. IEEE Open Journal of the Computer Society. 2025. P. 1–12. URL: https://doi.org/10.1109/ojcs.2025.3586664. 8. Wi-Fi Coexistence with Duty Cycled LTE-U / Y. Pang et al. Wireless Communications and Mobile Computing. 2017. Vol. 2017. P. 1–10. URL: https://doi.org/10.1155/2017/6486380. 9. RL-Based Energy-Efficient Data Transmission Over Hybrid BLE/LTE/Wi-Fi/LoRa UAVAssisted Wireless Network / W. A. Nelson et al. IEEE/ACM Transactions on Networking. 2023. P. 1–16. URL: https://doi.org/10.1109/tnet.2023.3332296. 10. He L., Cheng H., Zhang Y. Centralized and Decentralized Event-Triggered Nash EquilibriumSeeking Strategies for Heterogeneous Multi-Agent Systems. Mathematics. 2025. Vol. 13, no. 3. P. 419. URL: https://doi.org/10.3390/math13030419. 11. Ali R., Almagrabi A. O. Beyond Wi-Fi 7: Enhanced Decentralized Wireless Local Area Networks with Federated Reinforcement Learning. Computers, Materials & Continua. 2025. P. 1–10. URL: https://doi.org/10.32604/cmc.2025.070224. 12. Reinforcement Learning for Efficient and Fair Coexistence Between LTE-LAA and Wi-Fi / M. Han et al. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2020. Vol. 69, no. 8. P. 8764–8776. URL: https://doi.org/10.1109/tvt.2020.2994525. 13. Basnet M. B. Predicting Channel Quality Indicator (CQI) in LTE Using Ensemble Learning Approaches. Divya Gyan Journal of Business and Computing. 2026. Vol. 1, no. 1. P. 55–72. URL: https://doi.org/10.3126/dgjbc.v1i1.91087. 14. Muthirayan D., Kalathil D., Khargonekar P. P. Meta-Learning Online Control for Linear Dynamical Systems. IEEE Transactions on Automatic Control. 2025. P. 1–7. URL: https://doi.org/10.1109/tac.2025.3536839.
УДОСКОНАЛЕННЯ УПРАВЛІННЯ РАДІОЧАСТОТНИМИ РЕСУРСАМИ В СЕГМЕНТОВАНІЙ МЕРЕЖІ РАДІОДОСТУПУ 5G
У статті досліджено проблему управління радіочастотними ресурсами в сегментованій мережі радіодоступу 5G в умовах обмеженості фізичних ресурсів NR-комірки та зростання різнорідних вимог до якості обслуговування. Показано, що за наявності механізмів мережевого сегментування в базовій мережі реалізація наскрізного сегментування на рівні RAN залишається складною науково-прикладною проблемою, оскільки саме в домені радіодоступу ресурси мають жорстке фізичне обмеження й використовуються спільно кількома сегментами. На підставі аналізу специфікацій 3GPP та сучасних наукових праць встановлено, що відомі підходи або зосереджені на сигнальній та архітектурній підтримці network slicing, або орієнтовані на локальні схеми планування, які не забезпечують повного врахування інтересів мережевих сегментів як самостійних об’єктів оптимізації. Запропоновано удосконалений адаптивний багаторівневий метод управління радіочастотними ресурсами в сегментованій RAN, який поєднує керування кількістю користувацьких пристроїв у стані RRC_CONNECTED на рівні груп мережевих сегментів із багатокритеріальним розподілом ресурсних блоків на рівні RB. У межах єдиного алгоритмічного каркасу підтримуються режими планування на основі QoS, резервування RB та фізичної ізоляції несучих. Результати модельного дослідження показали, що запропонований метод забезпечує підвищення загального рівня виконання SLA до 0,877 порівняно з 0,844 для статичного резервування та 0,856 для QoS-only планування, водночас зберігаючи високе використання спектра та меншу динамічність переналаштування ресурсів. Ключові слова: 5G, network slicing, RAN slicing, S‑NSSAI, gNodeB, QoS, SLA, resource blocks, RRC_CONNECTED, адаптивне управління ресурсами Список використаних джерел 1. System architecture for the 5G System (5GS) (3GPP TS 23.501 version 17.5.0 Release 17). ETSI TS 123 501 V17.5.0. Sophia Antipolis: ETSI, 2022. 570 p. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/123500_123599/123501/17.05.00_60/ts_123501v170500p.pdf 2. NR; NR and NG-RAN Overall description; Stage-2 (3GPP TS 38.300 version 17.0.0 Release 17). ETSI TS 138 300 V17.0.0. Sophia Antipolis: ETSI, 2022. 207p URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/138300_138399/138300/17.00.00_60/ts_138300v170000p.pdf 3. Foukas X., Patounas G., Elmokashfi A., Marina M. K. Network Slicing in 5G: Survey and Challenges. IEEE Communications Magazine. 2017. Vol. 55, no. 5. P. 94–100. DOI: 10.1109/MCOM.2017.1600951. 4. Firouzi R., Rahmani R. Delay-sensitive resource allocation for IoT systems in 5G O-RAN networks. Internet of Things. 2024. Vol. 26. Art. 101131. DOI: 10.1016/j.iot.2024.101131. 5. Максимюк Т. А., Шубин Б. П., Мисаковець Д. О., Андрущак В. С., Думич С. С. Метод адаптивного логічного розділення мережі 5G на основі глибокого навчання. Вчені записки Таврійського національного університету імені В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки. 2020. Т. 31 (70), № 5. С. 36–42. DOI: 10.32838/2663-5941/2020.5/07. URL: https://www.tech.vernadskyjournals.in.ua/journals/2020/5_2020/9.pdf
РОЗВИТОК КОНЦЕПЦІЇ «РОЗУМНИХ МІСТ» В УКРАЇНІ
Стаття присвячена розгляду використання концепції «розумних міст», зважаючи на застосування сучасних технологій та інновацій для забезпечення комфортного життя в мегаполісах України. Проведений аналіз застосування елементів доповненої реальності з оцінкою базових принципів побудови «розумних міст», ключових завдань та аналізу найсучасніших підходів та рішень для покращення таких аспектів життя як місцеве управління, енергетика, тепло та водопостачання, будівництво, мистецтво, безпека, медицина, транспорт, екологія, відходи. В статті доведено, що використання інформаційних доповнень формує нові принципи організації життя великого міста. Окремо підкреслено інноваційний підхід по покращенню інфраструктури міст України, яка має велике економічне, політичне, культурне та соціальне значення. Запропоновані варіанти збереження вітчизняної культурної спадщини та моніторингу збереження мистецьких експонатів в Києво-Печерській лаврі та в художніх музеях України шляхом використання технології доповненої реальності. Розглядається інноваційна модель превентивного зберігання, яка включає в себе радіомодуль та датчики спеціального призначення, які використовують для визначення параметрів – освітлення, якості повітря, температури, вологості, ультрафіолетового випромінювання, вітрового навантаження, ударного навантаження тощо. Ключові слова: концепція, Інтернет речей, розумне місто, доповнена реальність, управління містами, візуалізація, хмарні платформи Список використаної літератури 1. Б. Толубко, Л. Н. Беркман, Л. П. Крючкова, А. Ю. Ткачов. Підвищення показників якості системи управління послугами мережами майбутнього / В // Наукові записки Українського науково-дослідного інституту зв'язку. - 2018. - № 3. - С. 5-11. 2. Xu C. K., Tang T. Closing the gap or widening the divide: The impacts of technology enabled coproduction on equity in public service delivery. Public administration review. 2020. № 80 (6). С. 962–975. URL: https://doi.org/10.1111/puar.13222. 3. Zhang M., Zhao P., Qiao S. Smartness-Induced Transport Inequality: Privacy Concern, Lacking Knowledge of Smartphone Use and Unequal Access to Transport Information. Transport Policy. 2020. № 99. С. 175–185. 4. Перелі Д. Д. Концепція смарт-міста в умовах розвитку інформаційного суспільства. Публічне управління і адміністрування в Україні. 2023. Випуск 33. С. 136–140. URL: https://doi.org/10.32782/pma2663-5240-2023.33.25. 5. Пінь, А. М. (2018). Концепція розумного міста в контексті розвитку інноваційного управління. Інвестиційно-інноваційна діяльність, 4(132), 114-118. 6. John V. Winters. (2023) Why Are Smart Cities Growing? Who Moves and Who Stays. January. Electronic Journal. URL: https://doi.org/10.2139/ssrn.4358547. 7. Rana, А., Chauhan, R., Sajwan, V.S., Devliyal, S., Gupta, S. (2024). Implementation of Internet of things in building smart cities. Published in International Conference on 24 January 2024. Engineering, Environmental Science, Computer Science. International Conference on Intelligent and Innovative Technologies in Computing, Electrical and Electronics (IITCEE). URL: https://doi.org/10.1109/IITCEE59897.2024.10467428. 8. Monzon, A. (2015). Smart cities concept and challenges: Bases for the assessment of Smart City projects. Communications in Computer and Information Science, 579, 17-31. DOI: 10.1007/978- 3-319-27753-0_2. 9. Caragliu, A., Del Bo, C., Nijkamp, P. (2011). Smart cities in Europe. Journal of Urban Technology, 18(2), 65-82. URL: https://doi.org/10.1080/10630732.2011.601117. 10. Mosannenzadeh, F., Vettoriato, D. (2014). Defining smart city. A conceptual framework based on keyword analysis. Journal of Land Use, Mobility and Environment, 6, 683-694. URL: https://doi.org/10.6092/1970-9870/2523. 11. Мураєв, Є. В. (2020). Український досвід впровадження концепції смарт-міст: основні досягнення та проблеми. Вісник ХНУ. Економічні науки, 2, 91-96. 12. Захарова, О., Бабіч, І. (2024). Європейський досвід переходу до технологій «Розумних міст» в умовах інформаційної економіки. Scientific Journal «City Development», 2(02), 130-135. DOI 10.32782/city-development.2024.2-16. 13. Концепція розумного міста (smart city): визначення, особливості та характеристика українських реалій /О. Булавка, І. Вінніченко, Г. Іобідзе, Р. Кубанов. (2023). Структурні, просторові, технічні та організаційно-економічні чинники інноваційного розвитку будівельної галузі України в сучасних умовах: матеріали науково-практичної конференції (30-31 травня 2023р, м. Київ) / Київ. нац. ун-т буд-ва і архітектури. Київ: КНУБА, 20-22. 14. Єршова, О. Л., Бажан, Л. І. (2020). Розумне місто – концепція, моделі, технології, стандартизація. Статистика України, 2-3, 68-77.
ДЕЯКІ ПИТАННЯ ЩОДО ФУНКЦІОНУВАННЯ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ СУЧАСНИМИ ЕЛЕКТРОННИМИ КОМУНІКАЦІЙНИМИ МЕРЕЖАМИ
Розглянуто принципи побудови електронних комунікаційних мереж і систем управління цими мережами. Наведено вимоги до створення мереж та систем управлівння згідно з Законом України «Про електронні комунікації. Проведено аналіз проблем щодо побудови і впровадження сучасних систем управління електронними комунікаційними мережами. Різноманітність стандартних і нестандартних інтерфейсів, наявність різнорідних систем управління, безліч технологій і поколінь обладнання зв'язку та управління - все це ускладнює завдання управління мережею. Досліджено ієрархічну архітектуру системи управління згідно концепції телекомунікаційної мережі управління (TMN). Проведено обґрунтування необхідності тестування систем управління мережами на предмет відповідності їх Рекомендаціям Міжнародного союзу електрозв’язку. Під час вибору певної платформи управління перед оператором виникає проблема, яка стосується порівняння функціональних можливостей, оцінки переваг і недоліків впровадження системи управління, адаптації системи до вимог і специфіки оператора, з одного боку, і до наявних мережних ресурсів, з іншого. Визначено обов’язкові вимоги до систем управління мережами, а також основні параметри і протоколи, які необхідно тестувати, і основні нормативні документи, які необхідно створити або гармонізувати з міжнародними стандартами в галузі зв’язку. Ключові слова: електронна комунікаційна мережа, архітектура, управління, функції, параметри, протоколи, тестування Список використаної літератури 1. Principles for the Management of Next Generation Networks // ITU-T Recommendation M.3060/Y.2401. - 2016. 2. ITU-T Recommendation М.3050. Enhanced Telecom Operations Map (eTOM) - Introduction, 2007 3. Principles for a Telecommunications Management Network // ITU-TRecommendation M.3010. –2010. 4. TMF053, NGOSS Architecture. Technology Neutral Specification, 2002. 5. TMF, TR 127: NGOSS: Development and Integration Methodology. 6. NGOSS distilled: The essential guide to next generation telecoms management / ed. by C. M. J, L. Corporation. [Great Britain] : Lean Corporation, 2005. 215 p. 7. Стеклов В.К. Сучасні системи управління в телекомунікаціях / В.К. Стеклов, Б.Я. Костік, Л.Н. Беркман; за заг.ред. В.К. Стеклова. – К.: Техніка, 2005. – 400 с. 8. Шульга В.П., Галаган Н.В., Беркман Л.Н., Нестеренко К.С., Варфоломеєва О.Г., Л.В. Дакова, Голубенко О.Г. Система управління інфокомунікаційними мережами н а базі об’єктно-орієнтованого підходу: Монографія.- К; ФОП Білецький Р.Г.-2025-380 с.
ШЛЯХИ ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ УПРАВЛЯЮЧИХ СИСТЕМ РУХОМИХ ОБ’ЄКТІВ (БПЛА)
Ефективність безпілотних літальних апаратів (БПЛА) значною мірою залежить від точності бортових вимірювальних систем, зокрема гіростабілізаторів, які компенсують такі динамічні збурення, як кутові рухи та прискорення. Це дослідження вирішує проблему підвищення точності стабілізації шляхом подолання багатовимірних перехресних зв'язків та стохастичного шуму. Ми пропонуємо комплексний підхід до синтезу оптимальних систем корекції з використанням структурної ідентифікації та передових спектральних методів. Застосовуючи стохастичну постановку задачі та теорему розділення, ми інтегруємо алгоритми оцінювання стану для ефективної обробки складних спектральних щільностей сигналів. Розроблені математичні моделі та алгоритми оптимального керування значно зменшують випадкові флуктуації, підвищуючи загальну точність обробки польотної інформації БПЛА. Ключові слова: ідентифікація, динамічні характеристики, рухомий об’єкт, БПЛА, оптимальна структура, спектральна щільність, якість (точність), обробка польотної інформації Список використаної літератури 1. Блохін Л.М., Кривоносенко О.П. та ін. Статистична динаміка систем управління – Підручник для студентів ВНЗ. – К : НАУ , 2014. – 300 с. 2. Азарсков В.М., Блохін Л.М., Житецький Л.С., Методологія конструювання оптимальних систем стохастичної стабілізації. – Монографія. – К.: НАУ, 2006. – 437с 3. Синтез систем управління безпілотними літальними апаратами / В. М. Синєглазов та ін. Київ : НАУ, 2019. 320 с. 4. Луковський О.А., Морозов О.В. Моделювання та ідентифікація динамічних характеристик просторового руху БПЛА. Озброєння та військова техніка. 2021. № 1(29). С. 45–52. 5. Quan Q. Introduction to Multicopter Design and Control. Singapore : Springer, 2017. 377 p. URL: https://doi.org/10.1007/978-981-10-3382-7. 6. Robust Active Disturbance Rejection Control for a Two-Axis Gyrostabilized Platform / J. Li, et al. IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 11234–11245. URL: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2965412. 7. Stochastic Optimal Control of UAVs in Turbulent Atmosphere / M. Smith, T. Jones. Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2022. Vol. 45(3). P. 560–575. 8. Adaptive filtering and stochastic identification for moving objects / A. Brown, D. White. Control Engineering Practice. 2023. Vol. 130. 105362. URL: https://doi.org/10.1016/j.conengprac. 2022.105362.
РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ LEACH-PDT ДЛЯ БАГАТОКРОКОВОЇ МАРШРУТИЗАЦІЇ В IOT-СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ ЗВАЖЕНИХ ГРАФІВ
У статті розглядається проблема забезпечення енергоефективності та просторової масштабованості бездротових сенсорних мереж (БСМ) у системах Інтернету речей (IoT). Класичні однокрокові протоколи (LEACH) є неефективними на великих площах покриття, тоді як існуючі багатокрокові модифікації страждають від проблеми «гарячих точок» через критичне перевантаження транзитних вузлів. Для вирішення цих недоліків запропоновано новий протокол магістральної маршрутизації LEACH-PDT (Parameterized Data Transfer). Метод базується на поданні мережі головних вузлів кластерів у вигляді орієнтованого зваженого графа, де цільова функція пошуку оптимального маршруту враховує згладжений показник якості радіоканалу (експоненційне ковзне середнє RSSI) та спеціально розроблений індекс втоми вузла-ретранслятора разом із його залишковою енергією. Ефективність протоколу досліджено шляхом імітаційного моделювання за методом Монте-Карло для локальних, середніх та масштабних топологій (до 500х500 м) з різним просторовим розташуванням базової станції. Результати підтверджують, що багатопараметрична графова оптимізація дозволяє LEACHPDT динамічно оминати перевантажені ретранслятори. Це забезпечує експоненційне зростання показника життєздатності першого вузла (FND) до 300% порівняно зі стандартним алгоритмом LEACH та зберігає на 30% більше сумарного операційного часу мережі порівняно з LEACH-MH. Запропонований алгоритм гарантує тривале збереження стовідсоткового просторового покриття, що робить його оптимальним архітектурним рішенням для критичних систем індустріальної телеметрії, розумного сільського господарства та охорони периметра. Ключові слова: Інтернет речей, бездротові сенсорні мережі, протокол маршрутизації, LEACH, багатокрокова передача, теорія графів, індекс втоми, енергоефективність Список використаної літератури 1. Alnawafa E., Marghescu I. New Energy Efficient Multi-Hop Routing Techniques for Wireless Sensor Networks: Static and Dynamic Techniques. Sensors. 2018. Vol. 18, no. 6. P. 1863. URL: https://doi.org/10.3390/s18061863. 2. Al-Sulaifanie A. I., Al-Sulaifanie B. K., Biswas S. Recent trends in clustering algorithms for wireless sensor networks: A comprehensive review. Computer Communications. 2022. URL: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2022.05.006. 3. An Unequally Clustered Multi-hop Routing Protocol Based on Fuzzy Logic for Wireless Sensor Networks / M. Adnan et al. IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 38531–38545. URL: https://doi.org/10.1109/access.2021.3063097. 4. Daanoune I., Abdennaceur B., Ballouk A. A comprehensive survey on LEACH-based clustering routing protocols in Wireless Sensor Networks. Ad Hoc Networks. 2021. Vol. 114. P. 102409. URL: https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2020.102409. 5. Daanoune I., Baghdad A., Ballouk A. Improved LEACH protocol for increasing the lifetime of WSNs. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). 2021. Vol. 11, no. 4. P. 3106. URL: https://doi.org/10.11591/ijece.v11i4.pp3106-3113. 6. Fanian F., Kuchaki Rafsanjani M. Cluster-based routing protocols in wireless sensor networks: A survey based on methodology. Journal of Network and Computer Applications. 2019. Vol. 142. P. 111–142. URL: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2019.04.021. 7. Tyagi S., Kumar N. A systematic review on clustering and routing techniques based upon LEACH protocol for wireless sensor networks. Journal of Network and Computer Applications. 2013. Vol. 36, no. 2. P. 623–645. URL: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2012.12.001. 8. Verma C. P. Enhancing Parameters of LEACH Protocol for Efficient Routing in Wireless Sensor Networks. Journal of Computers, Mechanical and Management. 2023. Vol. 2, no. 1. P. 26– 31. URL: https://doi.org/10.57159/gadl.jcmm.2.1.23040. 9. Zhou Y., Wang N., Xiang W. Clustering Hierarchy Protocol in Wireless Sensor Networks Using an Improved PSO Algorithm. IEEE Access. 2017. Vol. 5. P. 2241–2253. URL: https://doi.org/10.1109/access.2016.2633826.
ДОСЛІДЖЕННЯ ХАРАКТЕРУ ЗМІНИ СИГНАЛУ ЛАЗЕРНОГО ВИМІРЮВАЧА ШВИДКОСТІ ВІД НАПРЯМКУ ПРИЙОМУ ВИПРОМІНЮВАННЯ
Проведено дослідження характеру зміни параметрів сигналу лазерного допплерівського вимірювача швидкості в залежності від напрямку прийому розсіяного випромінювання. Встановлені особливості зміни параметрів допплерівського сигналу від напрямку прийому розсіяного випромінювання для випадків коли лазерні промені мають лінійний узгоджений, лінійний взаємно ортогональний, круговий узгоджений та круговий взаємно ортогональний стан поляризації. Проведена експериментальна перевірка отриманих результатів. Експериментально підтверджено, що за рахунок того, що фаза допплерівського сигналу змінює свій знак на протилежний при лінійній узгодженій поляризації лазерних променів, може спостерігатись взаємна компенсація сигналів. Це може привести то того, що допплерівський сигнал буде мати низьку глибину модуляції та відношення сигнал/завада. Результати дослідження можуть бути використані при проектуванні лазерних допплерівських вимірювачів швидкості диференціального типу. Ключові слова: лазер, швидкість, вимірювання, інтенсивність, поляризація, фаза Список використаної літератури 1. Arroyo M. P., Hinsch K. D. Recent Developments of PIV towards 3D Measurements/ M. P.Arroyo, Springer, - 2008. - pp. 127-154. 2. Merzkirch W., Rockwell D., Tropea C. Laser Doppler Anemometry for Fluid Dynamics./W. Merzkirch - Springer-Verlag Berlin Heidelberg. – 2010.- 274 p. 3. Durst F., Jovanovic J., Sender J. LDA measurements in the near-wall region of a turbulent pipe flow/ F. Durst // Journal of Fluid Mechanics. – 1995. – v. 29. – p. 305-335. 4. Seed Particles and Particle Generators 10091 https://tsi.com/discontinued-products/seedparticles-and-particle-generators-10091. 5. Albrecht H.-E., Borys M., Damaschke N., Tropea C. Laser Doppler and phase Doppler measurement techniques/ Albrecht H.-E.- Springer-Vertlag Berlin Heidelberg, 2010.- 274 p. 6. Азарсков В.М., Дивнич В.М. Зменшення впливу поляризації розсіяного випромінювання на сигнал лазерного анемометра/В.М. Азарсков, В.М. Дивнич//Вісник інженерної академії наук України. - 2018. - №4. – С. 153-157. 7. Gouesbet G. Grehan G. Generalized Lorenz-Mie Theories./ G. Gouesbet Berlin Heidelberg Springer-Verlag, 2011. - 376 p. 8. Azarskov V., Dyvnych V. Modeling of a signal generated by microparticles moving in the aerodynamic flow/V. Azarskov, V. Dyvnych//Mathematical modeling and computing. - 2019. - v.6.- № 2 - PP. 173 – 178.
РОЗВИТОК НАЦІОНАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ПРОФЕСІЙНОЇ КВАЛІФІКАЦІЇ ТА ТРАНСФОРМАЦІЇ ВИЩОЇ ОСВІТИ В СЕКТОРІ БЕЗПЕКИ ТА ОБОРОНИ ВІДПОВІДНО ДО СТАНУ НОВІТНІХ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА ГІБРИДНОГО ХАРАКТЕРУ ЗАГРОЗ ОБ’ЄКТАМ КРИТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
У статті розглянуто вплив розвитку інформаційних технологій на процеси стандартизації професій у контексті гібридного характеру загроз об’єктам критичної інформаційної інфраструктури. Особливу увагу приділено трансформації професійних компетентностей у галузі інформаційних технологій та кібербезпеки під впливом цифровізації, автоматизації, впровадження штучного інтелекту та поширення нових технологій, таких як: GNSS, RTLS, Bluetooth, Wi-Fi і Wi MAX, адаптивної обробки сигналів. Визначено що однією з важливих компетентностей майбутнього фахівця сфери кібербезпеки та захисту інформації є стратегічна академічна комунікація, що дозволяє щвидко адаптуватись випускникам закладів вищої освіти до життя та роботи в мультикультурному середовищі. Обґрунтовано необхідність постійного оновлення професійних стандартів з урахуванням швидкоплинного характеру еволюції кіберзагроз, новітніх технології, що зв’язують фізичний, цифровий та біологічний світи, появою нових бізнес-моделей, перебудовою систем виробництва, споживання, транспорту та постачання. Запропоновано механізми впровадження адаптивних професійних стандартів, що забезпечать гнучкість реагування освітньої системи на потреби галузі. На основі проведеного дослідження сформульовано основні напрями державної політики щодо розвитку кадрового забезпечення галузі інформаційних технологій та кібербезпеки як фундаментального елементу цифрової стійкості держави. Ключові слова: штучний інтелект, цифрові технології, гібридний характер загроз, об’єкти критичної інформаційної інфраструктури, інтернаціоналізація вищої освіти, професійні стандарти Список використаної літератури 1. Указ Президента України від 14 вересня 2020 року №392/2020. Про рішення Ради національної безпеки і оборони України «Про Стратегію національної безпеки України». URL: https://www.president.gov.ua/documents/3922020-35037. 2. Changing qualifications. A review of qualifications policies and practices. – CEDEFOP Reference series.– Luxembourg, 2010. – 201-202 c. [Електронний ресурс]. – URL: http://www.CEDEFOP.europa.eu/EN/Files/3059_en.pdf. 3. Сайт: Wavestone (2026). CER Directive: where does Europe stand on critical infrastructure resilience? | Wavestone Insights/ (Директиви ЄС 2022/2555 (NIS2)). URL: https://www.wavestone.com/en/insight/critical-infrastructure-cybersecurity-cer-directive. 4. Про критичну інфраструктуру: Закон України від 21.09.2024 р. №1882-IX: станом на 21 вересня. 2024 р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1882-20#Text. 5. Стандарти серії. ISO/IEC 27001:2022 – Система управління інформаційною безпекою (СУІБ). 6. The NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0. National Institute of Standards and Technology. 29 February 26, 2024. URL: https://doi.org/10.6028/NIST.CSWP. 7. Постанова Кабінету Міністрів України від 31 грудня 2025 року № 1799 “Про затвердження Порядку оцінювання стану кіберзахисту інформаційних, електронних комунікаційних та інформаційно-комунікаційних систем, об’єктів критичної інфраструктури, об’єктів критичної інформаційної інфраструктури”. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1799-2025-%D0%BF#Text. 8. Спільний наказ Служби безпеки України та Адміністрації Держспецзв’язку від 19 грудня 2024 року № 627/772. “Деякі питання розробки, затвердження та погодження планів захисту об’єктів критичної інфраструктури за проектною загрозою національного рівня “кібератака кіберінцидент”. URL: https://cip.gov.ua/ua/news/spilnii-nakaz-sluzhbi-bezpekiukrayini-ta-administraciyi-derzhspeczv-yazku-vid-19-grudnya-2024-roku-627-772-deyakipitannya-rozrobki-zatverdzhennya-ta-pogodzhennya-planiv-zakhistu-ob-yektiv-kritichnoyiinfrastrukturi-za-proektnoyu-zagrozoyu-nacionalnogo-rivnya-kiberataka-kiberincident/. 9. Наказ Адміністрації Державної служби спеціального зв’язку та захисту інформації України №865 від 29.12.2025. Про затвердження професійних стандартів у сфері захисту критичної інфраструктури. 10. O. Aouedi et al., "A Survey on Intelligent Internet of Things: Applications, Security, Privacy, and Future Directions," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 27, no. 2, pp. 1238-1292, April 2025, URL: https://doi.org/10.1109/COMST.2024.3430368. 11. Пірет Гірв. Від пілотних проектів до практики: що потрібно, щоб штучний інтелект працював в уряді. The e-Governance Conference: A mirror, a map and a springboard. Digital Governance in Practice 2026. Сайт: e-Governance Academy. 10.02.2026. URL: https://ega.ee/frompilots-practice-what-it-takes-make-ai-work-government/. 12. Від шуму до сигналу: пріоритизація загроз за допомогою AI-platformи Vectra AI. Сайт: NWU 21.10.2025. URL: https://nwu.ua/blog/vectraai/vid-shumu-do-signalu-prioritizatsiya-zagrozza-dopomogoyu-ai-driven-platformi-vectra-ai/. 13. Хмарні технології 2026 - що це таке та які хмари найкращі? Сайт: UCloud 18.02.2026. URL: https://ucloud.ua/hmarni-tehnologiyi-shho-cze-take/. 14. Що таке Big Data аналітика та як її використовують? Платформа клієнтської підтримки NovaTalks. URL: https://novatalks.com.ua/ua/blog/what-is-big-data-analytics-and-how-is-it-usedin-business/. 15. Бар Зохар Міхаель, Мішаль Ніссім. Моссад. Найвидатніші операції ізраїльської розвідки / пер. З англ. Олександр Міхельсон. – 2-ге вид. – К.: Наш Формат, 2022.– 384 с. 16. Venezuela goes dark in massive power outage. Deutsche Welle. 08.03.2019. URL: https://www.dw.com/en/venezuela-power-outage-causes-widespread-chaos/a-47821661. 17. Cyberattacks quietly launched by Russia before its invasion of Ukraine may have been more damaging than intended. Сайт: Business Insider. 18.05.2022. URL: https://www.businessinsider.com/russian-cyberattacks-on-ukraine-may-have-gotten-out-of-hand2022-5?IR=T. 18. French hospital suspends operations after cyber attack. 5 December 2022, Сайт: France24. 05.12.2022. URL: https://www.france24.com/en/france/20221205-french-hospital-suspendsoperations-after-cyber-attacks. 19. Посилення захисту критичної інфраструктури України: Стратегічні висновки й кращі міжнародні практики: «e-Governance Academy» / Академія електронного управління, квітень 2025 р. м. Таллінн, Естонія. Сайт: e-Governance Academy (2025). URL:https://ega.ee/publication/%d0%bf%d0%be%d1%81%d0%b8%d0%bb%d0%b5%d0%bd%d0 %bd%d1%8f-%d0%b7%d0%b0%d1%85%d0%b8%d1%81%d1%82%d1%83- %d0%ba%d1%80%d0%b8%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%be%d1%97- %d1%96%d0%bd%d1%84%d1%80%d0%b0%d1%81%d1%82/. 20. Henri Astier & Paul Kirby. Germany suspects sabotage over severed undersea cables in Baltic. Сайт: BBC Home - Breaking News, World News, US News, Sports, Business, Innovation, Climate, Culture, Travel, Video & Audio. 18.11.2024. URL: https://www.bbc.com/news/articles/c9dl4vxw501o. 21. By Kathryn Armstrong & Vishala Sri-Pathma. Finland investigates suspected sabotage of Baltic-connector gas pipeline. Сайт: BBC Home - Breaking News, World News, US News, Sports, Business, Innovation, Climate, Culture, Travel, Video & Audio.1010.2023. URL: https://www.bbc.com/news/world-europe-67070389. 22. Радіо Свобода. Підрив Каховської ГЕС: наслідки руйнування греблі, евакуація, загрози. Сайт: Радіо Свобода. 06.06.2023. URL: https://www.radiosvoboda.org/a/pidryvkakhovska-hes-evakuatsiya-zahroza-zaes/32446581.html. 23. Крісті Ківіло. Масштабування навичок штучного інтелекту через глобальну співпрацю. Сайт: e-Governance Academy. 26.03.2026. URL: https://ega.ee/scaling-ai-skills-globalcooperation/.
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ПРОГНОЗУВАННЯ ПАРАМЕТРІВ МЕРЕЖ МАЙБУТНЬОГО НА БАЗІ САМООРГАНІЗАЦІЇ ДИНАМІЧНИХ МОДЕЛЕЙ
Мережі майбутнього (FN) характеризуються розмаїттям структури, протоколів, алгоритмів і видів моделей, високою достовірністю передачі інформації, уможливлюючи надання широкого спектра послуг із потрібною якістю та прийнятною вартістю. Тому одним з основних завдань є оптимізація параметрів мережі FN і, отже, визначення найкращих параметрів за вибраним вектором критеріїв. Особливий інтерес для розрахунку параметрів мережі і прогнозування зміни параметрів представляють самоорганізуючі моделі складних об’єктів. У Статті представлені методи прогнозування та моделювання в мережах майбутнього. Визначено, що основні положення теорії самоорганізації прогнозуючих моделей пов'язані з основними положеннями загальної теорії зв'язку. Досліджено механізми самоорганізації та самоідентифікації мереж майбутнього і запропоновано обґрунтовану методику математичного моделювання відповідних мережних процесів на базі динамічних систем із забезпеченням визначених параметрів і показників якості функціонування зазначених мереж. Ключові слова: мережі майбутнього, математичне моделювання, самоорганізація, оптимізація, вектор критеріїв, самоідентифікація Список використаної літератури 1. ITU-T Recommendation M.3108.1. ITU-T Study Group 4 (1997-2000) approved under the WTSC Resolution No. 1 procedure. 26th of March 1999. 2. TU-T Recommendation M.3020 (1995). TMN interface specification methodology 3. Network Environments, Managing Ray Hunt, John Vargo Encyclopedia of Informatior Systems. 2003 рр 279-301. 3. До питання оцінки ефективності функціонування інфокомунікаційних мереж / С.І. Мєшков, В.В. Григорович, О.І. Чумак // Вісник ДУІКТ. – 2012. – Т.10, №1. – С. 68-72. 4. Дослідження методу статистичного моделювання для оцінки надійності системи Зв’язку / Мєшков С.І., Григорович В.В., Недашківський О.Л. [та ін.] // Вісник ДУІКТ. – 2012. – Т.10, № 3. – С. 85-89. 5. Дослідження надійності функціонування системи зв’язку / Мєшков С.І., Григорович В.В., Недашківський О.Л. [та ін.] // Сучасні інформаційно-комунікаційні технології COMINFO’2012, 01-05 жовтня. – Livadia, 2012. – С. 88. 6. Основна задача управління та шляхи її розв’язання / Мєшков С.І., Варфоломеєва О.Г., Чумак О.І. // Сучасні тенденції розвитку технологій в інфокомунікаціях та освіті: матеріали VIIІ наукової конференції Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій, 24-25 листопада. – К., 2011. – С.164-167. 7. Turovsky O. Determination of the lower border of Cramer-Rao for evaluation of the carrier frequency of the radio technical communication channel signal. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. 2020. Vol. 9, no. 4. P. 5838–5845. URL: https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/243942020. 8. Галаган Н.В., Каток В.Б., Беркман Л.Н., Захаржевський А.Г., Демусь А.Я. Функціонально-статистичні моделі об’єктів контролю і управління. Наукові записки ДУІКТ. №1(7), С. 7-14 К.:ДУІКТ, 2025. URL: https://doi.org/10.31673/2786-8362.2025.018122. 9. Галаган Н.В., Харлай Л.О., Мелешко Т.В., Сорокун А.Д., Демусь А.Я. Застосування механізмів ситуаційного управління для підвищення ефективності функціонування інфокомунікаційних мереж. Наукові записки ДУІКТ. №2(8), -С. 38-45 К.:ДУІКТ, 2025. URL: https://doi.org/10.31673/2786-8362.2025.022483. 10. Geyer F., Scheffler A., Bondorf S. Network Calculus with Flow Prolongation – A Feedforward FIFO Analysis enabled by ML. IEEE Transactions on Computers. 2022. P. 1–14. URL: https://doi.org/10.1109/tc.2022.3204225. 11. Klymash. M., Berkman, L., Otrokh, S., Pilinsky, V., Chumak, O., Hryshchenko, O. (2021 Increasing the multi-position signals noise immunity of mobile communication systems based or high-order phase modulation. Selected Papers of the XXI International Scientific and Practica Conference "Information Technologies and Security" (ITS 2021). 147-157.
ПРОЄКТУВАННЯ ХМАРНОЇ АРХІТЕКТУРИ ТА МОБІЛЬНОГО ЗАСТОСУНКУ ДЛЯ СИСТЕМИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ ШКІДНИКІВ
У статті розглянуто підходи до проєктування хмарно-орієнтованої системи ідентифікації сільськогосподарських шкідників із використанням мобільного застосунку. Проведено аналіз сучасних рішень у галузі мобільних і хмарних технологій та визначено переваги розподіленої архітектури. Запропоновано модель системи, у якій обробка зображень виконується на сервері з використанням алгоритму YOLO, а мобільний застосунок виступає клієнтським інтерфейсом. Реалізація забезпечує ефективне використання ресурсів, масштабованість та можливість централізованого оновлення моделей. Ключові слова: хмарні обчислення, мобільний застосунок, комп’ютерний зір, машинне навчання, ідентифікація шкідників, YOLO, розподілена архітектура, мікросервіси Список використаної літератури 1. Форкун Ю., Мартинюк В., Яшина О. Метод розробки та проєктування архітектурної складової програмного застосунку. Measuring and Computing Devices in Technological Processes. – 2023. – №4.– С.87–93.– DOI: https://doi.org/10.31891/2219-9365-2023-76-11 2. Бешта В. С., Комаричев А.В., Філімончук Т. В., Баранєй Д. І. Модель мобільного додатку, яка орієнтована на обробку даних. Системи управління, навігації та звʼязку. Збірник наукових праць. – 2024. – Том 3, № 77. – С. 80–87. – DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.3.080 3. Semerikov S. et al., Models and Technologies for Autoscaling Based on Machine Learning for Microservices Architecture, Proceedings of the 8th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems. Volume I: Machine Learning Workshop, – 2024. –P. 316-330. – Електронний ресурс. – Режим доступу:: https://ceur-ws.org/Vol-3664/paper22.pdf 4. Mamun, S. B., Payel, I. J., Ahad, M. T., Atkins, A. S., Song, B., Li, Y. Grape Guard: A YOLObased mobile application for detecting grape leaf diseases, Journal of Electronic Science and Technology. –2025.– Vol. 23. – Issue 1. 100300. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnlest.2025.100300. 5. Zheng, H., Liu, C., Zhong, L., Yin, X., Zhang, H., Zhu, X., Yang, G., Zhu, Y. An androidsmartphone application for rice panicle detection and rice growth stage recognition using a lightweight YOLO network. – Frontiers in Plant Science. – 2025. – Vol. 16. – Article 1561632. – DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2025.1561632 6. Yulita I.N., Rambe M.F.R., Sholahuddin A., Prabuwono A.S. A Convolutional Neural Network Algorithm for Pest Detection Using GoogleNet. – AgriEngineering. – 2023. – Vol. 5, No. 4. – P. 2366–2380. – DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering5040145 7. Saeed A.T., Schonfeld D. Cloud-Based ImageNet Object Recognition for Mobile Devices. Proceedings of IMDC-SDSP 2020. – 2020. – DOI: http://dx.doi.org/10.4108/eai.28-6-2020.2297916 8. Karar M.E., Alsunaydi F., Albusaymi S., Alotaibi S. A new mobile application of agricultural pests recognition using deep learning in cloud computing system. Alexandria Engineering Journal. – 2021. – Vol. 60, Is. 4. – P. 4067–4082. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.03.009 9. Nugroho E.D., Verdiana M., Algifari M.H., Pramudita A.S., Adi S. Development of YOLOBased Mobile Application for Detection of Defect Types in Robusta Coffee Beans. Journal of Applied Informatics and Computing. – 2025. – Vol. 9, No. 1. – P. 153–160. DOI: https://doi.org/10.30871/jaic.v9i1.8886 10.Chen, J.-W., Lin, W.-J., Cheng, H.-J., Hung, C.-L., Lin, C.-Y., & Chen, S.-P. A SmartphoneBased Application for Scale Pest Detection Using Multiple-Object Detection Methods. Electronics. – 2021. – 10(4). – P. 372. – DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10040372 11.Wong M.O., Abubacker N.F. YOLO-Driven Lightweight Mobile Real-Time Pest Detection and Web-Based Monitoring for Sustainable Agriculture. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2024. – Vol. 15, No. 12. – 12 p. DOI: https://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2024.0151267 12.Бердник, Ю. М., & Скотаренко, А. О. До проблеми розпізнавання об’єктів на пристроях з обмеженими ресурсами. Проблеми програмування. – 2024. – 4 – С. 14-22. – DOI: https://doi.org/10.15407/pp2024.04.014 13.Martinez-Alpiste, I., Golcarenarenji, G., Wang, Q., & Alcaraz-Calero, J. M. Smartphonebased real-time object recognition architecture for portable and constrained systems. Journal of RealTime Image Processing. – 2021. – Vol. 19. – P. 103–115 – DOI: https://doi.org/10.1007/s11554-021- 01164-1
МЕТОДОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ ВПРОВАДЖЕННЯ ГІБРИДНИХ МОДЕЛЕЙ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПРОЦЕСИ АВТОМАТИЗАЦІЇ РЕГРЕСІЙНОГО ТЕСТУВАННЯ
У статті здійснено комплексний аналіз трансформації процесів забезпечення якості програмного забезпечення під впливом великих мовних моделей (LLM). Досліджено ефективність інтеграції генеративного штучного інтелекту в життєвий цикл створення автоматизованих регресійних тестів з точки зору продуктивності, підтримуваності та швидкості зворотного зв’язку. Проведено порівняльний експеримент між традиційною автоматизацією тестування та підходом, підсиленим використанням LLM. Отримані результати свідчать, що гібридна модель «human-in-the-loop» дозволяє суттєво скоротити час розробки тестових сценаріїв і зменшити темпи накопичення технічного боргу. Водночас обґрунтовано необхідність впровадження додаткових етапів валідації для зниження ризиків, пов’язаних із галюцинаціями та недетермінованістю генеративних моделей. Ключові слова: регресійне тестування, генеративний ШІ, LLM, автоматизація тестування, Prompt Engineering, SDLC, метрики QA, технічний борг Список використаної літератури 1. Gregory J., Crispin L. Agile Testing: A Practical Guide for Testers and Agile Teams. Pearson Education, Limited, 2021. 2. ISO/IEC/IEEE 29119-1:2022. Software and systems engineering — Software testing — Part 1: Concepts and definitions. URL: https://www.iso.org/standard/81291.html. 3. Garousi V., Felderer M., Mäntylä M. V. Guidelines for including grey literature and conducting multivocal literature reviews in software engineering. Information and Software Technology. 2019. Vol. 106. P. 101–121. URL: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2018.09.006. 4. Capgemini, Sogeti. World Quality Report 2023–2024. URL: https://www.capgemini.com/insights/research-library/world-quality-report-2023-24/. 5. Feldt R., Poulding S. Test Automation with Large Language Models. IEEE Software. 2023. Vol. 40, no. 2. P. 18–26. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10053992. 6. GitHub. Research: Quantifying GitHub Copilot’s Impact on Developer Productivity and Happiness. 2023. URL: https://github.blog/research/publications/quantifying-github-copilotsimpact-on-developer-productivity-and-happiness/. 7. Selenium Documentation. The Page Object Model (POM) Design Pattern. URL: https://www.selenium.dev/documentation/test_practices/encouraged/page_object_models/. 8. SonarSource. SonarQube Documentation: Maintainability and Technical Debt Metrics. URL: https://docs.sonarsource.com/sonarqube/latest/user-guide/metric-definitions/. 9. Autify. Self-healing Test Automation: Concept and Workflow. URL: https://autify.com/blog/self-healing-test-automation/.
АНАЛІЗ ПЕРСПЕКТИВ ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ ПРОСТОРУ СТАНІВ У СУЧАСНИХ СИСТЕМАХ МОБІЛЬНОГО ЗВ’ЯЗКУ
У зв’язку зі стрімким розвитком мобільних мереж, їхню інтеграцію в усі сфери суспільства та суттєвим підвищенням складності сигналів, сучасні методи обробки знаходяться в стані постійного розвитку. Із математичної точки зору, обробка сигналів у системах 5/6G із застосуванням технологій MIMO є надзвичайно важкою задачею. Класичні методи обробки сигналів, як Zero Forcing характеризуються кубічним зростанням обчислювальної складності. Це унеможливлює використання одночасно сценарію наднизької затримки, uRLLC, із сценарієм надвисокої пропускної здатності, eMBB. У даній статті запропоновано підхід до обробки сигналів за допомогою методу простору станів. Шляхом імітаційного моделювання було доведено, що перехід від інверсії матриці каналу до обчислення вектору стану дозволяє знизити обчислювальну складність з кубічної O(N3 ) до квадратичної O(N2 ). Експериментальні результати для систем MIMO із кількістю антен до 512 демонструють значне скорочення часу виконання алгоритму. Зроблено висновок, що представлення динаміки багатовимірного каналу у стандартній формі простору станів забезпечує детерміновану затримку обробки, дозволяючи ефективно балансувати між вимогами надвисокої пропускної здатності (eMBB) та наднизької затримки (URLLC) у сучасних і майбутніх системах мобільного зв’язку. Ключові слова: простір станів, Massive MIMO, оптимальний прийом, багатовимірні сигнали, обчислювальна складність, Zero Forcing, 5G/6G, URLLC, eMBB Список використаної літератури 1. Л.Н. Беркман, Л.О. Комарова, О.І. Чумак. Системи електрозв’язку та сигнали. Навчальний посібник. – Київ: ДУТ, 2015. 2. В. К. Стеклов, Л. Н. Беркман. Теорія електричного зв’язку. – Київ: Техніка, 2006. 552 с. 3. Recommendation ITU-R M.2160-0. Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2030 and beyond. Geneva : International Telecommunication Union, 2023. 19 p. URL: https://www.itu.int/rec/R-REC-M.2160-0-202311-I/en. 4. Jiang W., Han B., Habibi M. A., Schotten H. D. The Road Towards 6G: A Comprehensive Survey // IEEE Open Journal of the Communications Society. 2021. Vol. 2. P. 334–366. DOI: https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2021.3057679. 5. Albreem M. A., Juntti M., Shahabuddin S. Massive MIMO Detection Techniques: A Survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2019. Vol. 21, No. 4. P. 3109–3132. DOI: https://doi.org/10.1109/COMST.2019.2935810. 6. Popovski P., Trillingsgaard K. F., Simeone O., Durisi G. 5G Wireless Network Slicing for eMBB, URLLC, and mMTC: A Communication-Theoretic View // IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 55765–55779. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2872781.
РОЗВИТОК ПОСЛУГ ДОПОВНЕНОЇ РЕАЛЬНОСТІ В РАМКАХ КОНЦЕПЦІЇ ТАКТИЛЬНОГО ІНТЕРНЕТУ
Стаття присвячена аналізу розвитку послуг доповненої реальності (AR) у контексті становлення тактильного інтернету. Розглядаються ключові концепції, технологічні виклики та перспективи застосування новітніх систем. Актуальність теми. Розвиток сучасних телекомунікаційних технологій та перехід до мереж п'ятого (5G) і майбутнього шостого (6G) поколінь створюють фундаментальні передумови для впровадження концепції Тактильного інтернету. На відміну від традиційного мобільного зв'язку, який орієнтований на передачу аудіовізуального контенту, Тактильний інтернет дозволяє передавати на відстань дотик, відчуття та фізичні навички в режимі реального часу. Одним із найперспективніших напрямків інтеграції цієї концепції є сфера доповненої реальності (Augmented Reality, AR). Традиційні AR-системи обмежуються накладанням графічної чи звукової інформації на реальний світ, проте забезпечення користувачів тактильним зворотним зв'язком здатне вивести мультимодальну взаємодію на принципово новий рівень. Це відкриває можливості для медицини, освіти, промисловості та індустрії розваг. Водночас поєднання AR та Тактильного інтернету висуває критичні вимоги до телекомунікаційної інфраструктури, зокрема щодо забезпечення надійності та наднизької затримки (до 1 мс), що робить дослідження цієї проблематики вкрай актуальним. Мета дослідження – проаналізувати особливості, технологічні виклики та перспективи розвитку послуг доповненої реальності в рамках розгортання концепції Тактильного інтернету. Ключові слова: доповнена реальність (AR), Тактильний інтернет, наднизька затримка, мультимодальна взаємодія, телекомунікаційні мережі, 5G/6G, граничні обчислення (edge computing) Список використаної літератури 1. Promwongsa N., Ebrahimzadeh A., Naboulsi D., Kianpisheh S., Belqasmi F., Glitho R., Crespi N., Alfandi O. A Comprehensive Survey of the Tactile Internet: State-of-the-art and Research Directions. // IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2020. 2. Fettweis G. P. The Tactile Internet: Applications and Challenges. // IEEE Vehicular Technology Magazine, Vol. 9, No. 1, 2014. — P. 64–70. 3. ITU-T Technology Watch Report. The Tactile Internet. // International Telecommunication Union (ITU), Geneva, 2014. — P. 1–22. 4. Aijaz A., Dohler M., Aghvami A. H., et al. Realizing the Tactile Internet: Haptic Communications over Next Generation 5G Cellular Networks. // IEEE Wireless Communications, Vol. 24, No. 2, 2017. — P. 82–89. 5. ISO/IEC 27001:2022. Information Security, Cybersecurity and Privacy Protection — Information Security Management Systems — Requirements. // International Organization for Standardization, Geneva, 2022. 6. Antonakoglou, K., et al. "Toward Haptic Communications in the 6G Era." IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 25, no. 1, 2023, pp. 245-278 7. Ozturk, M., & Jha, A. "Spatial Computing and Tactile Internet: Synergies, Limitations, and Future Trajectories." Nature Telecommunications Analysis, 2024. 8. Довгань О. Д., та ін. "Кібербезпека мультимодальних систем в умовах розгортання приватних мереж зв'язку." Інформаційна безпека, № 1, 2023, С. 12-24.
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ІНТЕГРАЦІЇ IOT-ПРИСТРОЇВ У СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ СКЛАДОМ
В публікації описано теоретичну модель інформаційної технології, що спрощує та автоматизує маршрутизацію і відстеження складських процесів з використанням IoT та автономних мобільних роботів (AMR). Проведено комплексне дослідження переваг інтеграції гетерогенних IoT-пристроїв у системи управління складом (WMS) на базі багаторівневої клієнт-серверної архітектури. Описані складові системи, зокрема подієво-орієнтоване середовище Node.js, локальна БД SQLite та протокол ServerSent Events (SSE) для трансляції телеметрії. Наведено приклад роботи системи у вигляді опису алгоритму обробки даних та динамічного розміщення запасів «Heat Sort». Ключові слова: IoT, WMS, складська логістика, моніторинг у реальному часі, периферійні обчислення, Node.js, Server-Sent Events Список використаної літератури 1. Industry 4.0 in Logistics and Supply Chain Management: A Systematic Literature Review. // Engineering Management Journal, 2021. 2. The Use of MQTT and SSE in IoT Systems: A Survey. // IEEE Access, 2020. 3. Digital Twin in Logistics: A Review of Definitions, Properties, and Application Scenarios. // Logistics Journal, 2021. 4. Warehouse Management System and IoT Integration for Intelligent Logistics. // International Journal of Applied Mathematics, Electronics and Computers, 2022. 5. Internet of Things for Smart Warehousing: A Comprehensive Review. // IEEE Internet of Things Journal, 2023. 6. Кравченко В.І., Борисенко І.І., Голубенко О.І., Яковець В.П., Хаб’юк Н.С., Дослідження ефективності сигналу OFDM в мобільних мережах останніх поколінь при впливі завад. ISSN 2786-8362 Наукові записки ДУІКТ – 2025. – №2 (8) С. 61-67. 7. Галаган Н., Борисенко І., Хабʼюк, Н., Стародубцев Я., & Ковальчук Н. Концептуальна модель організаційно-технічної системи кіберзахисту iot-платформ. Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах №2, публікація 21.05.2025 С. 226-231 8. M. Gladka, О. Kuchansky, M. Kostikov, and R. Lisnevskyi. Method of allocation of labor resources for IT project based on expert assessements of Delphi. SIST 2023 - 2023 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies, Proceedings, 2023, pp. 545–551, doi: 10.1109/SIST58284.2023.10223549.
ДВОКОНТУРНИЙ АЛГОРИТМ ВИЯВЛЕННЯ І ПОДАВЛЕННЯ ПРИХОВАНИХ КАНАЛІВ В ЗАКРИТИХ МЕРЕЖАХ СПЕЦІАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ
У статті розглядається проблема виявлення та придушення прихованих каналів передачі інформації в закритих мережах спеціального призначення. Запропоновано двоконтурний алгоритм, заснований на поєднанні статистичного аналізу параметрів мережевого трафіку та адаптивного керування характеристиками передачі даних. Представлено математичний опис алгоритму інтелектуального виявлення і подавлення прихованих каналів екс-фільтрації інформації, здійснено формалізацію оцінки інформаційної ємності прихованого каналу, представлено результати імітаційного моделювання. Показано, що запропонований алгоритм забезпечує значне зниження пропускної здатності прихованих каналів при допустимому впливі на якість обслуговування легітимного трафіку. Побудовано нелінійну модель прихованих каналів зв'язку в яких враховується адаптивне керування протидії витоку інформації, що призводить до зниження ймовірності стійкості APT екс-фільтрації в мережах спеціального призначення. Ключові слова: приховані канали, закриті канали, екс-фільтрація, мережі спеціального призначення, адаптивна протидія, DNS-тунелювання, двоконтурне керування, кібербезпека Список використаної літератури 1. Хорошко В., Лаптєв О., Хохлачова Ю., Аль-Далваш А., Пепа Ю. (2024) Особливості проектування захищених інформаційних мереж. Наукоємні технології. Том 62. №2. 154–163. https://doi.org/10.18372/2310-5461.62.18709. 2. Толюпа С., Плющ O., Пархоменко I. (2020) Побудова систем виявлення атак в інформаційних мережах на нейромережевих структурах. Кібербезпека: освіта, наука, техніка. Т. 2. № 10. 169–183. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2020.10.169183. 3. Zander S., Armitage G., Branch P. (2007) A Survey of Covert Channels and Countermeasures in Computer Network Protocols. IEEE Communications Surveys & Tutorials. Vol. 9. No. 3. 44–57. https://doi.org/10.1109/COMST.2007.4317620. 4. Chen S., Lang B., Liu H., Li D., Gao C. (2021) DNS Covert Channel Detection Method Using the LSTM Model. Computers & Security. Vol. 104. 90–95. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.102095. 5. Han J., Huang C., Shi F., Liu J. (2020) Covert Timing Channel Detection Method Based on Time Interval and Payload Length Analysis. Computers & Security. Vol. 97. 101–110. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.101952. 6. Severino R., Rodrigues J., Alves J., Ferreira L.L. (2023) Performance Assessment and Mitigation of Timing Covert Channels over the IEEE 802.15.4. Journal of Sensor and Actuator Networks. Vol. 12, No. 4. 60–68. https://doi.org/10.3390/jsan12040060. 7. Belozubova A., Epishkina A., Kogos K. (2021) On/Off Covert Channel Capacity Limitation by Adding Extra Delays. IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering «ElCon». 2318–2322. https://doi.org/10.1109/ElConRus51938.2021.9396545. 8. Zhao H., Shi Y.-Q. (2013) Detecting Covert Channels in Computer Networks Based on Chaos Theory. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 35–42. https://doi.org/10.1109/TIFS.2012.2231861. 9. Zhang X., Guo L., Xue Y., Jiang H., Liu L., Zhang Q. (2019) A Hybrid Covert Channel with Feedback over Mobile Networks. In: Security and Privacy in Social Networks and Big Data. 87–94. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0758-8_7. 10. Beshley M., Pryslupskyi A., Medvetskyi M., Beshley H. (2022) Intelligent Traffic Monitoring and Analysis System to Detect Attacks in Software-Defined Networks. Information and Communication Technologies, Electronic Engineering. Vol. 2. No. 1. 1–11. https://doi.org/10.23939/ictee2022.01.
ОПТИМІЗАЦІЯ ПОКАЗНИКІВ ДОСТОВІРНОСТІ В КАНАЛІ ЗВ'ЯЗКУ З БАГАТОПОЗИЦІЙНОЮ МАНІПУЛЯЦІЄЮ ПРИ ФІКСОВАНОМУ ЕНЕРГЕТИЧНОМУ РЕСУРСІ
Стаття досліджує стратегічний вибір типів модуляції для підвищення завадостійкості за умов жорстких обмежень потужності. У роботі розглянуто проблему ефективного використання ресурсів у мережах 5G і 6G, де потрібно поєднати швидкість і надійність передавання даних. Автори пропонують методику підвищення достовірності зв’язку через енергетичний маневр: за фіксованого енергетичного бюджету складніші види маніпуляції дають змогу перетворювати спектральну ефективність на підвищення надійності без збільшення потужності передавача. Дослідження базується на створенні номограми в середовищі програмного моделювання з використанням відомих теоретичних моделей. Розрахунки виконано за різними методиками для окремих типів модуляції, що дозволило врахувати відстані між точками сигнального сузір’я. Показано, що адаптивна зміна позиційності сигналу збільшує енергетичну вагу символу та може знизити ймовірність помилок на один порядок. Водночас ефект діє лише до певної межі, після якої результат залежить від параметрів системи. Отримані висновки корисні для алгоритмів адаптивного керування в бездротових мережах, автономних пристроїв і зменшення інтерференції. Ключові слова: ймовірність бітової помилки, бінарна фазова маніпуляція, квадратурна фазова маніпуляція, багатопозиційна амплітудна модуляція, енергетичний ресурс, номограма, завадостійкість, енергетичний маневр. Список використаної літератури 1. Уривський Л.О., Шмігель Б.О. Оцінка ефективності використання ресурсів безпроводових каналів зв’язку. Вчені записки Таврійського національного університету імені В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки. 2022. Т. 33 (72), № 5. С. 27–32. 2. Cho K., Yoon D. On the general BER expression of one-dimensional constellations. IEEE Trans. Comm. 2022. 3. Nordholm S., Zepernick H.-J. Modulation and Detection. 2005. 4. Proakis J. G., Salehi M. Digital Communications. 5th ed. McGraw-Hill Education, 2008. 1150 p.
ЕВОЛЮЦІЯ СЕМАНТИЧНОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ У ВІЗУАЛЬНОМУ SLAM: ІНТЕГРАЦІЯ ОДНОСТАДІЙНИХ ДЕТЕКТОРІВ ТА МЕТОД АДАПТИВНОГО ЗВАЖУВАННЯ ОЗНАК
У статті досліджено еволюцію методів семантичної сегментації в задачах одночасної локалізації та побудови карти (SLAM) для динамічних середовищ. Проаналізовано парадигмальний перехід від високонавантажених двостадійних архітектур (Mask R-CNN) до оптимізованих одностадійних моделей (YOLO), що уможливлюють функціонування в режимі реального часу. Ідентифіковано фундаментальну ваду існуючих систем: застосування жорсткого (бінарного) відбракування ознак, що спричиняє перманентну втрату геометричної інформації від статичних об'єктів апріорі динамічних класів. З метою розв'язання зазначеної задачі запропоновано інноваційну математичну модель «м'якого штрафу» (Soft-Penalty Model). Цей конструкт призначено для адаптивної модифікації матриці коваріації шуму в розширеному фільтрі Калмана на основі індексу семантичної впевненості нейронної мережі. Ключові слова: SLAM, семантична сегментація, фільтр Калмана, динамічне середовище, локалізація, безпілотні системи, згорткові нейронні мережі Список використаної літератури 1. Mur-Artal R., Montiel J. M. M., Tardos J. D. ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics. 2015. Vol. 31, no. 5. P. 1147–1163. URL: https://doi.org/10.1109/tro.2015.2463671. 2. Choi K.-S., Lee S.-G. Enhanced SLAM for a mobile robot using extended Kalman Filter and neural networks. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. 2010. Vol. 11, no. 2. P. 255–264. URL: https://doi.org/10.1007/s12541-010-0029-9. 3. Bescos B., Fácil J. M., Civera J., Neira J. DynaSLAM: Tracking, Mapping, and Inpainting in Dynamic Scenes. IEEE Robotics and Automation Letters. 2018. Vol. 3, no. 4. P. 4076–4083. 4. Wadud, R. A., & Sun, W. (2022). DyOb-SLAM: Dynamic Object Tracking SLAM System. arXiv. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.01941. 5. Jocher G. et al. YOLO by Ultralytics (Version 11). 2024. URL: https://github.com/ultralytics/ultralytics. 6. Wang C. et al. Applying SLAM Algorithm Based on Nonlinear Optimized Monocular Vision and IMU in the Positioning Method of Power Inspection Robot in Complex Environment. Mathematical Problems in Engineering. 2022. Vol. 2022. P. 1–14. URL: https://doi.org/10.1155/2022/3378163Kim, A., Osep, A., & Leal-Taixe, L. (2021). EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion. 7. Liu H. Identifying and updating local optimization methods in extended Kalman filter SLAM. Applied and Computational Engineering. 2023. Vol. 4, no. 1. P. 569–573. URL: https://doi.org/10.54254/2755-2721/4/2023325
ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛІ СИСТЕМИ МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ ДЛЯ МІНІМІЗАЦІЇ ЗАТРИМКИ ПОСЛУГ ТАКТИЛЬНОГО ІНТЕРНЕТУ
Пропонується розподілений підхід до організації обчислювальних потужностей мережі, що дозволяє за рахунок впровадження кількох рівнів хмарних обчислювальних центрів різної потужності досягти скорочення часу передачі даних по мережі для великої кількості з'єднань. Та розглянемо систему побудови перспективних мереж зв'язку з урахуванням парадигми периферійних обчислень. Система яка складається з чотирьох рівнів, кожна з яких розташовуються обчислювальні системи різної потужності. Передбачається, що подібна архітектура дозволить зменшити затримку передачі сигналу в обох напрямках і таким чином наблизитися до задоволення вимог ТІ. Ключові слова: тактильний інтернет, мережі 5G, хмарні обчислення, периферійні обчислення Список використаної літератури 1. Л.Н. Беркман, Л.О. Комарова, О.І. Чумак. Системи електрозв’язку та сигнали Навчальний посібник. – Київ: ДУТ, 2015. 2. Л.Н. Беркман, О.Г. Варфоломеєва, А. Г. Захаржевський, М. Г. Твердохліб, В. П. Ярцев . Управління якістю обслуговування в мережах NGN. – Київ: ДУТ, № 2 2015. 3. Л.Н. Беркман, В. В. Жебка. Розрахунок часу затримки проходження інформації з врахуванням структури мережі з комутацією пакетів . – Київ: ДУТ № 2 2014 4. Я.М. Антонюк , Б.Ф. Шияк, М.І. Антонюк. Оцінювання затримки передачі даних за фіксованими протоколами у сегментах комп'ютерних кампусних мереж № 4 2019 5. Н.В. Галаган, Л.Н. Беркман, В.Б. Каток, В.В. Скрипнік, Ю.М. Зіненко Наукові Записки. – Київ: ДУІКТ, №2(8) 2025 6. Wang, J., Li, X., & Chen, Y. "Advances in 6G Wireless Communication Systems: Theory and Application". IEEE Communications Magazine, 2023. 7. Zhang, H., & Shi, Q. "Deep Learning for Signal Processing: A Comprehensive Overview". IEEE Signal Processing Magazine, 2023. 8. Liu, Y., & He, B. "Quantum Communications: Challenges and Future Directions". Journal of Quantum Information Science, 2023. 9. C. She, C. Yang, and T. Q. S. Quek, “Joint uplink and downlink resource configuration for ultra-reliable and low-latency communications,” IEEE Transactions on Communications, vol. 66, no. 5, pp. 2266–2280, May 2018.N. 10. Gholipoor, S. Parsaeefard, M. R. Javan, N. Mokari, H. Saeedi, andH. Pishro-Nik, “Resource management and admission control for tactileinternet in next generation of RAN,” arXiv preprint arXiv:1907.01403, 2019.
ОБ'ЄДНАННЯ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ СТВОРЕННЯ МУЛЬТИПРОТОКОЛЬНОЇ IOT
Розглянуто можливі способи інтеграції різнорідних мереж на кількох рівнях, зокрема на рівні додатків, шлюзів і сенсорних пристроїв. Визначено основні переваги та недоліки мультипротокольних мереж для кожного із запропонованих підходів до об’єднання. Запропоновано комплексний варіант інтеграції, який передбачає поєднання мереж на різних рівнях з метою підвищення ефективності їх функціонування. Особливу увагу приділено аналізу методів інтеграції мереж, підвищенню ефективності обміну даними, забезпеченню масштабованості, надійності та безпеки функціонування єдиного інформаційного середовища. Ключові слова: інтернет речей, сенсорні мережі, інтеграція мереж, топологія мережі. Список використаної літератури 1. International Telecommunication Union. (2020). Recommendation ITU-T Y.4000/Y.2060: Overview of the Internet of Things and its applications (updated edition). Geneva, Switzerland: ITU. 2. IEEE. (2020). IEEE Standard for Low-Rate Wireless Networks (IEEE 802.15.4-2020). New York, NY: IEEE. 3. Raza, U., Kulkarni, P., & Sooriyabandara, M. (2020). Low power wide area networks: An overview. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(1), 855–873. 4. Ray, P. P., Dash, D., & De, D. (2021). Internet of Things-based smart agriculture: Technologies, practices and future direction. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12(4), 1–15. 5. LoRa Alliance. (2021). LoRaWAN Specification v1.0.4. Fremont, CA: LoRa Alliance. 6. Abdelwahed, S. H., et al. (2025). Survey of IoT multi-protocol gateways: Architectures, protocols and cybersecurity. Internet of Things, 31, 100670. 7. Abdulhussain, S. H., et al. (2025). A comprehensive review of sensor technologies in IoT. Computers, 14(8), 342. 8. Sharma, B. K. (2025). Internet of Things (IoT) systems: A survey of platforms, protocols, and application frameworks. Journal of Global Research in Multidisciplinary Studies, 1(10), 24–39. 9. Ojha, A., et al. (2025). Evolving landscape of wireless sensor networks: A survey of trends, challenges, and future directions. SN Applied Sciences, 7, Article 125. 10. Elhoseny, M., Jahid, K., Latif, R., Saddik, A., & Atassi, R. (2026). Recent advances in IoTdriven crop monitoring and precision irrigation: Technologies, models, and future challenges. Smart Agricultural Technology, 8, e03222.
АНГЛІЙСЬКA МОВA ПРОФЕСІЙНОГО СПРЯМУВАННЯ У ЦИФРОВУ ЕПОХУ
У статті розглядаються особливості викладання та вивчення англійської мови професійного спрямування в умовах цифрової епохи. Проаналізовано вплив сучасних інформаційно-комунікаційних технологій на формування професійної іншомовної компетентності, а також окреслено нові підходи до організації освітнього процесу. Особливу увагу приділено використанню онлайн-платформ, цифрових ресурсів і інтерактивних інструментів, що сприяють підвищенню мотивації студентів і ефективності навчання. Визначено переваги та виклики цифровізації у сфері викладання англійської мови, зокрема необхідність розвитку цифрової грамотності як викладачів, так і здобувачів освіти. Обґрунтовано доцільність інтеграції традиційних і цифрових методів навчання для досягнення високого рівня професійної комунікативної компетентності. Ключові слова: Англійська мова професійного спрямування (ESP), цифрова епоха, цифрові технології, професійна компетентність, онлайн-навчання, термінологічна компетентність, міжкультурна комунікація Список використаної літератури 1. Кравченко Т.В. Цифрові технології в курсі англійської мови професійного спрямування. Наукові записки МАНУ. – 2024. – С. 110–118. 2. Hutchinson T., Waters A. English for Specific Purposes. – Cambridge University Press, 1987. – P. 271–275. 3. Dudley-Evans T. Developments in ESP. – Cambridge University Press, 1998. – P. 55–60. 4. Rashevska N. Mobile learning in higher education. – 2018. – P. 15–25. 5. Корнєва З.М. Сучасний стан навчання англійської мови технічного спрямування в закладах вищої освіти. Іноземні мови. 2019. № 2 (98). С. 10–17. 6. Tarasenko R. The use of AR in foreign language learning. – 2022. – P. 30–36. 7. Warschauer M. Technology and Language Learning. – 2020. – P. 88–94. 8. Books and OER. Open A
МЕТОД КОНТЕКСТНО-ЗАЛЕЖНОГО ВИБОРУ XAI ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ВІДТОКУ SAAS-КЛІЄНТІВ
У статті запропоновано метод контекстно-залежного вибору методів пояснюваного штучного інтелекту (XAI) для прогнозування відтоку клієнтів у SaaSплатформах. Запропонований підхід систематизує вибір XAI-методу на основі двох ключових вимірів: моделі монетизації SaaS (Freemium, PLG, Enterprise) та стадії відтоку клієнта (Early, Mid, Late), формуючи фреймворк SXS-F у вигляді дерева рішень. Порівняльний аналіз методів SHAP, LIME, DiCEML та EBM у розрізі запропонованих вимірів показав суттєві відмінності у вірності, стабільності та практичній застосовності залежно від контексту. Результати підтверджують ефективність контекстно-залежного підходу до вибору XAI-методів для підвищення операційної цінності систем прогнозування відтоку у SaaS-середовищі. Ключові слова: прогнозування відтоку, XAI, пояснюваний штучний інтелект, SaaS, вибір XAI методів, машинне навчання Список використаної літератури 1. Lakshmi A. J. та ін. Cloud Computing and Deep Learning for Customer Churn Prediction in SaaS Platforms. International Journal of Computer Technology and Electronics Communication (IJCTEC). 2026. Vol. 9, No. 1. P. 75–80. URL: https://doi.org/10.15680/IJCTECE.2026.0901012. 2. Gellanki G. N., Dasari K., Goona G. S., Alapana K. K. Customer Churn Prediction Using Machine Learning. American Journal of Management and IOT Medical Computing. 2026. Vol. 5, No. 1. P. 104–111. URL: https://www.ajmimc.com/. 3. Lundberg S. M., Lee S.-I. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2017). 2017. Vol. 30. P. 4765–4774. URL: https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/8a20a8621978632d76c43dfd28b67767- Abstract.html. 4. Özkurt C. Transparency in Decision-Making: The Role of Explainable AI (XAI) in Customer Churn Analysis. Information Technology and Economics in Business. 2025. Vol. 2, No. 1. P. 1–11. URL: https://doi.org/10.69882/ADBA.ITEB.2025011. 5. Ribeiro M. T., Singh S., Guestrin C. "Why should I trust you?": Explaining the predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2016. P. 1135–1144. URL: https://doi.org/10.1145/2939672.2939778. 6. Oprea S.-V., Bâra A. Customer-Centric Decision-Making with XAI and Counterfactual Explanations for Churn Mitigation. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. 2025. Vol. 20, No. 129. URL: https://doi.org/10.3390/jtaer20020129. 7. Adadi A., Berrada M. Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI). IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 52138–52160. URL: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2870052. 8. Arrieta A. B., Díaz-Rodríguez N., Del Ser J. та ін. Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion. 2020. Vol. 58. P. 82–115. URL: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012. 9. Shahabikargar M., Fabian L., Nesterenko V. та ін. A comprehensive survey on customer churn analysis studies. Journal of Information and Telecommunication. 2023. Vol. 7, No. 1. P. 45– 72. URL: https://doi.org/10.1080/25765299.2023.2193636. 10.Wachter S., Mittelstadt B., Russell C. Counterfactual Explanations without Opening the Black Box: Automated Decisions and the GDPR. Harvard Journal of Law & Technology. 2018. Vol. 31, No. 2. P. 841–887. URL: https://doi.org/10.2139/ssrn.3063289.
МЕТОДИ КОНТРОЛЮ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ЕЛЕКТРОННИХ СИСТЕМ ПОВІТРЯНИХ СУДЕН
У статті розглянуто методи контролю технічного стану електронних систем повітряних суден з урахуванням сучасних вимог до підтримання льотної придатності, розвитку інформаційних технологій та особливостей експлуатації старіючого парку повітряних суден. Показано, що контроль технічного стану електронних систем не може обмежуватися разовою перевіркою працездатності окремих блоків, оскільки в умовах тривалої експлуатації значна частина несправностей має прихований, періодичний або поступовий характер. Обґрунтовано необхідність поєднання функціонального, параметричного, вбудованого та прогнозного контролю з обробкою експлуатаційних даних, що надходять від бортових систем технічного обслуговування, засобів BITE/BIT, датчиків і наземних інформаційних платформ. Особливу увагу приділено ролі Інтернету речей та інших інформаційних технологій у розширенні можливостей контролю не лише електронних систем, а й ширшої системи технічної експлуатації повітряних суден. Розглянуто проблему нестаціонарності діагностичних параметрів і появи ефекту “розладнання”, за якого змінюються статистичні властивості процесу спостереження. Запропоновано враховувати цей ефект під час обробки даних у ковзному вікні, виявлення зміни режиму, уточнення тренду параметрів і формування рішень щодо технічного обслуговування. Практичне значення роботи полягає у можливості використання отриманих результатів для підвищення достовірності діагностування, зменшення необґрунтованих замін електронних блоків, скорочення експлуатаційних витрат і підтримання льотної придатності повітряних суден, зокрема в умовах експлуатації старіючого парку. Ключові слова: електронні системи повітряних суден, авіоніка, контроль технічного стану, Інтернет речей, старіючий парк повітряних суден, розладнання, діагностичні дані, прогнозне технічне обслуговування, льотна придатність Список використаної літератури 1. European Union Aviation Safety Agency. Easy Access Rules for Continuing Airworthiness (Regulation (EU) No 1321/2014). Revision from September 2025. EASA, 2025. 2. Federal Aviation Administration. AC 43.13-1B: Acceptable Methods, Techniques, and Practices — Aircraft Inspection and Repair. Washington, DC: FAA, 1998. Change 1, 2001. 3. Federal Aviation Administration. AC 20-115D: Airborne Software Development Assurance Using EUROCAE ED-12( ) and RTCA DO-178( ). Washington, DC: FAA, 2017. 4. Federal Aviation Administration. AC 20-152A: Development Assurance for Airborne Electronic Hardware. Washington, DC: FAA, 2022. 5. RTCA. DO-178C: Software Considerations in Airborne Systems and Equipment Certification. Washington, DC: Radio Technical Commission for Aeronautics, 2011. 6. RTCA. DO-254: Design Assurance Guidance for Airborne Electronic Hardware. Washington, DC: Radio Technical Commission for Aeronautics, 2000. 7. SAE International. ARP4754B: Guidelines for Development of Civil Aircraft and Systems. Warrendale, PA: SAE International, 2010. 8. SAE International. ARP4761A: Guidelines for Conducting the Safety Assessment Process on Civil Aircraft, Systems, and Equipment. Warrendale, PA: SAE International, 2023. 9. Kwakye A. D., Jennions I. K., Ezhilarasu C. M. Platform health management for aircraft maintenance — a review. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering. 2024. Vol. 238, No. 3. P. 267–283. DOI: 10.1177/09544100231219736. 10. Jardine A. K. S., Lin D., Banjevic D. A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance. Mechanical Systems and Signal Processing. 2006. Vol. 20, No. 7. P. 1483–1510. DOI: 10.1016/j.ymssp.2005.09.012. 11. Lee J., Wu F., Zhao W., Ghaffari M., Liao L., Siegel D. Prognostics and health management design for rotary machinery systems — Reviews, methodology and applications. Mechanical Systems and Signal Processing. 2014. Vol. 42, No. 1–2. P. 314–334. DOI: 10.1016/j.ymssp.2013.06.004. 12. Mobley R. K. An Introduction to Predictive Maintenance. 2nd ed. Amsterdam: Elsevier, 2002. 13. ISO/IEC 30141:2024. Internet of Things (IoT) — Reference Architecture. Geneva: International Organization for Standardization, 2024. 14. OASIS. MQTT Version 5.0. OASIS Standard. 2019. 15. Basseville M., Nikiforov I. V. Detection of Abrupt Changes: Theory and Application. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1993. 16. O. V. Solomentsev, M. Yu. Zaliskyi, O. A. Shcherbyna, M. M. Asanov, "Optimization of Preventive Threshold for Condition-based Maintenance of Radio Electronic Equipment", in Radio Electronics, Computer Science, Control, Vol. 1, No. 2 (57), 2021, pp. 19-27, https://doi.org/10.15588/1607-3274-2021-2-2. (–). 17. O. C. Okoro, M. Zaliskyi, S. Dmytriiev, O. Solomentsev, and O. Sribna, "Optimization of Maintenance Task Interval of Aircraft Systems", in International Journal of Computer Network and Information Security (IJCNIS), Vol.14, No.2, 2022, pp. 77-89, https://doi.org/10.5815/ijcnis.2022.02.07. (Q3). 18. O. Sushchenko, Y.Bezkorovainyi, O. Solomentsev, M. Zaliskyi, O. Holubnychyi, I. Ostroumov, Y. Averyanova, V.Ivannikova, B. Kuznetsov, I. Bovdui, T. Nikitina, R. Voliansky, K.Cherednichenko, and O. Sokolova, "Algorithm of Determining Errors of Gimballed Inertial Navigation System," in Lecture Notes in Computer Science, vol. 14816, 2024, pp. 206-218, https://doi.org/10.1007/978-3-031-65223-3_14. (Q2). 19. V. Ivannikova, M. Zaliskyi, O. Solomentsev, I. Ostroumov, N. Kuzmenko, "Statistical Data Processing Technologies for Sustainable Aviation: A Case Study of Ukraine", in Sustainability, 2025, vol. 17, no. 13: 5781. https://doi.org/10.3390/su17135781. (Q1) 20. M. Zaliskyi, V. Ivannikova, O. Solomentsev, I. Ostroumov, N. Kuzmenko, "The approach to optimization of the structure of the repair process of aviation radio equipment", In Transport, 2025, Vol. 40(1), pp. 50–63. https://doi.org/10.3846/transport.2025.24012. (Q2).