Ласкаво просимо до Електронного архіву Національного університету «Чернігівська політехніка»
Архів містить електронні версії наукових публікацій та навчально-методичних розробок наукових співробітників, викладачів та аспірантів університету. Проєкт реалізовано на базі програмного забезпечення DSpace© та підтримується Науковою бібліотекою НУ «Чернігівська політехніка».
Нові надходження
Development of the functionality for the municipal geographic information system of the Chernihiv city: web platform for monitoring and assessing the accessibility of urban space
(Чернігів : НУ "Чернігівська політехніка", 2025) Шинкаренко О.; Едомаха І.; Довгаль А.; Хромов О.
The object of development is the inclusive geographic information routing system “City without Barriers”.
The result of the work is the creation of the inclusive routing system “City without Barriers (PLM_router)”, a web platform for monitoring and planning the accessibility of urban space in the city of Chernihiv. The system provides adaptive navigation, public monitoring, intelligent data processing and moderation, as well as management analytics.
The system has an ergonomic and inclusive interface that complies with WCAG 2.1 standards.
The main requirement for using this product is a stable internet connection and any installed browser that supports the basic functionality of the service.
The project was developed using the Angular, Leaflet, Spring Boot REST API, Spring Security, Spring AI, MinIO, RabbitMQ, PostgreSQL (with PostGIS extension) and QGIS technology stack.
In the future, it may be possible to improve verification, adapt the interface to the needs of users with different types of disabilities, and scale the functional capabilities of platform users.
The software product has practical significance.
Об`єктом розробки є інклюзивна геоінформаційна система маршрутизації «Місто без бар’єрів».
Результатом роботи є створення інклюзивної системи маршрутизації «Місто без бар’єрів» (PLM_router), вебплатформи для моніторингу та планування доступності міського простору в місті Чернігів. Система забезпечує адаптивну навігацію, громадський моніторинг, інтелектуальну обробку та модерацію даних, а також, управлінську аналітику.
Система має ергономічний та інклюзивний інтерфейс, який відповідає стандартам WCAG 2.1.
Основною умовою використання даного продукту є забезпечення стабільного підключення до інтернету, а також наявність будь-якого встановленого браузера, який буде підтримувати основні функціональні можливості сервісу.
Проєкт було розроблено за допомогою стеку технологій Angular, Leaflet, Spring Boot REST API, Spring Security, Spring AI, MinIO, RabbitMQ, PostgreSQL (з розширенням PostGIS), QGIS.
В майбутньому можливе проведення робіт з покращення верифікації, адаптації інтерфейсу під потреби користувачів з різними видами інвалідності та масштабування функціональних можливостей користувачів платформи.
Програмний продукт має практичну значимість.
Інформаційна система для збору та аналізу показників залученості користувачів у рекламних публікаціях Instagram з використанням методів штучного інтелект
(Чернігів, 2025) Фідрішевський В. В.
Об'єкт дослідження - інформаційна система для збору та аналізу показників залученості користувачів у рекламних публікаціях Instagram з використанням методів штучного інтелекту.
Мета цього дослідження - розробити інструмент, що збирає матеріали з Instagram-публікацій та формує чітку інформацію на базі доступних показників. Він надасть можливість оцінювати залученість користувачів, розуміти емоційну забарвленість коментарів, а також отримувати відгуки для покращення результатів.
Результат дослідження - створений Telegram-бот із такими функціями:
－ авторизація в Instagram через Selenium;
－ підрахунок метрик публікацій: кількість лайків разом та відгуками;
－ визначення емоційного забарвлення коментарів - позитивне, нейтральне або негативне;
－ спілкування з користувачами через команди в Telegram - наприклад, /start або /analyze із посиланням на публікацію.
－ показ даних текстово та через графіки;
－ робота з багатьма користувачами одночасно;
－ надання відгуків для підвищення ефективності реклами.
Система працюватиме лише за умови доступу до мережі, існуючого акаунту у Telegram та Instagram.
Технічна основа: для розробки застосовано Python 3.12.3 у середовищі PyCharm Community Edition 2024.1 з використанням СУБД MongoDB та хмарою MongoDB Atlas.
У майбутньому можливе покращення таких функцій: збільшення кількості платформ, порівняння показників вказаних постів між собою та додавання інших мов інтерфейсу.
Проєкт може знайти реальне застосування, з часом стати основою для нових розробок, також є шанс отримати фінансування через партнерство чи вбудовування у платформи для соцмереж.
The object of the research is an іnformation system for collecting and analyzing user engagement indicators in Instagram advertising posts using artificial intelligence methods.
The purpose of this study is to develop a tool that collects data from Instagram posts and generates structured information based on available engagement metrics. The system enables the evaluation of user engagement, understanding the emotional sentiment of comments, and obtaining feedback to improve advertising performance.
The result of the research is a developed Telegram bot with the following functionalities:
– authorization in Instagram using Selenium;
– calculation of post metrics, including the total number of likes and comments;
– determination of comment sentiment as positive, neutral, or negative;
– interaction with users through Telegram commands, such as /start or /analyze with a link to a post;
– presentation of results in textual form and through graphical visualizations;
– simultaneous operation with multiple users;
– generation of feedback aimed at improving advertising effectiveness.
The system operates only with an active internet connection and requires existing Telegram and Instagram accounts.
The technical foundation of the system includes development in Python 3.12.3 using PyCharm Community Edition 2024.1, with MongoDB as the database management system and MongoDB Atlas as the cloud storage solution.
Future improvements may include expanding the number of supported social media platforms, enabling comparison of engagement indicators between different posts, and adding support for additional interface languages.
The project has practical applicability and may serve as a foundation for further developments. It also has potential for commercialization through partnerships or integration into social media management platforms.
Бекенд частина автоматизованої системи нейромережевого дубляжу на основі інтеграції технологій діаризації дикторів та конверсії голосу
(Чернігів, 2025) Суботін І. Л.
З одного боку в наш час складно не знайти цікаві матеріали для перегляду, коли кожна людина може створювати контент надзвичайно високої якості. З іншого, зараз як ніколи світ є взаємопов’язаним, коли будь-яка людина з доступом до Інтернету може отримати інформацію з будь-якої точки світу. Проте одним з небагатьох наявних зараз бар’єрів залишається мовний. Рішення цієї проблеми при споживанні медіа-контенту давно існує – дубляж. Створення дубляжу високої якості потребує значних ресурсів і досвіду. Багато автоматизованих систем надають простий спосіб для створення дубльованих продуктів, але їх якість залишається незадовільною навіть для аматорських робіт. Дана робота передбачає створення автоматизовану систему дубляжу, яка дозволить поєднати високу якість професійного дубляжу і простоту використання автоматизованих засобів. Бекенд частина додатку має бути модульною, легко масштабованою, використовувати сучасні підходи до розробки та технології.
Мета роботи є проєктування та розробка програмного забезпечення бекенд-частини автоматизованої системи, що забезпечує інтеграцію модулів розпізнавання спікерів та конверсії голосу для реалізації процесу нейромережевого дубляжу.
Об’єктом дослідження є процес автоматизованої обробки та генерації мовленнєвого контенту з використанням технологій штучного інтелекту.
Предметом дослідження є методи, архітектурні рішення та програмні засоби реалізації серверної частини системи дубляжу, що включають використання мікросервісної архітектури та протоколів взаємодії (REST, AMQP).
Результатом роботи є працююча бекенд-частина системи нейромережевого дубляжу, що інтегрує в себе ряд моделей і сервісів, пояснювальна записка, що включає в себе аналіз, вибір та впровадження моделей для реалізації кожного з компонентів системи, реалізацію системи керування проєктами, тестування результатів роботи системи та презентацію готового рішення.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у:
• вдосконаленні архітектурного підходу до побудови систем автоматизованого дубляжу шляхом інтеграції різнорідних нейромережевих сервісів (діаризації та конверсії) в єдиний бекенд-контур, що дозволяє підвищити автоматизацію процесу;
• подальшому розвитку методів організації взаємодії мікросервісів при обробці потокових аудіоданих, що забезпечує масштабованість та ефективність системи.
Технічні та програмні засоби: TypeScript, Node.js, NestJS, Python, FFmpeg, RabitMQ, Redis, Docker, Docker Compose.
Результати аналізу процесу дубляжу були представлені в тезах на міжнародній конференції «Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2025».
On the one hand, it is difficult not to find entertainment for yourself nowadays, when anyone can create extremely high-quality content. On the other hand, the world is now more interconnected than ever. Anyone with Internet access is able to obtain information from anywhere in the world. However, one of the few barriers that currently remains is language. The solution to this problem has long existed: dubbing. Creating high-quality dubbing requires significant resources and experience. Many automated systems provide a simple way to create dubbed products, but their quality remains unsatisfactory even for amateur work. This work involves the creation of an automated dubbing system that will combine the high quality of professional dubbing with the ease of use of automated tools. The backend part of the application should be modular, easily scalable, and use modern development approaches and technologies.
The goal of this work is to design and develop software for the backend of an automated system that integrates speaker recognition and voice conversion modules to implement the neural network dubbing process.
The object of the study is the process of automated processing and generation of speech content using artificial intelligence technologies.
The subject of the study is the methods, architectural solutions, and software tools for implementing the server part of the dubbing system, which include the use of microservice architecture and interaction protocols (REST, AMQP).
The result of the work is a working backend part of the neural network dubbing system that integrates a number of models and services, an explanatory note that includes analysis, selection and implementation of models for the implementation of each of the system components, implementation of a project management system, testing of the system's performance and presentation of the finished solution.
The scientific novelty of the results is:
• improvement in the architectural approach of building automated dubbing systems by integrating neural network services (diarization and conversion) into a single backend circuit, which allows for greater automation of the process;
• further development of methods for organizing the interaction of microservices when processing streaming audio data, which ensures the scalability and efficiency of the system.
Technical and software tools: TypeScript, Node.js, NestJS, Python, FFmpeg, RabitMQ, Redis, Docker, Docker Compose
The results of the analysis of the dubbing process were presented in abstracts at the international conference «Mathematical and Simulation Modelling of Systems. MODS 2025».
Інформаційна технологія оптимізації роботи месенджера під керуванням NODEJS сервера
(Чернігів, 2025) Сердюк О. М.
Об’єктом дослідження є процес функціонування месенджера під керуванням NodeJS сервера.
Предметом дослідження є робота месенджераз використання баз даних різного типу.
Метою дослідження є оптимізація роботи бази даних, за умови підвищення кількості користувачів та збільшення обсягів даних, на основі роботи із забезпечення високих показників QOS месенджерів під керуванням
JavaScript+(NodeJS) сервера.
У ході виконання проекту буде запропонована технологія шардінгу для створення розподіленого доступу до бази даних. Застосування цієї технології забезпечить покращення показників пропускноїздатності та часу затримок
відкликів бази даних. Результати досліджень можуть бути використані в навчальному процесі для вдосконалення лекційних курсів та оновлення циклів лабораторних робіт з дисциплін «Бази даних» «Кодування та захист
інформації»,«Програмування мобільних пристроїв».
Theobjectofthestudyistheprocessoffunctioningofthemessengerrunning
NodeJSserver.
Thesubjectofthestudyistheworkofamessengerfortheuseofdifferent
typesofdatabases.
Theaimofthestudyistooptimizethedatabase,withtheincreaseinthe
numberofusersandincreasetheamountofdata,basedonworktoensurehighQOS
messengersrunningJavaScript+(NodeJS)server.
Duringtheimplementationoftheproject,thetechnologyofscarificationwill
be offeredtocreatedistributedaccesstothedatabase.Theapplicationofthis
technologywillimprovethebandwidthandlatencyofdatabaseresponses.The
resultsoftheresearchwillbeusedintheeducationalprocesstoimprovethelecture
coursesandupdatethecycleoflaboratoryworkondisciplines"Databases",
"Encryptionandsecurityofinformation","Programmingofmobiledevices".
Програмний сервіс вебскрейпінгу даних із загальнодоступних онлайн-ресурсів
(Чернігів, 2025) Рахманкулов А. А.
Об'єктом розробки виступає веб-застосунок під назвою "Програмний сервіс вебскрейпінгу даних із загальнодоступних онлайн-ресурсів".
Збір даних для подальшого аналізу чи використання є актуальним завданням у багатьох сферах діяльності. Основною метою даної роботи стало створення парсера, здатного автоматизувати процес збору інформації з відкритих джерел в Інтернеті.
У рамках досягнення поставленої мети були виконані такі завдання:
– аналіз предметної області;
– дослідження та аналіз існуючих рішень;
– розробка архітектури веб-застосунку;
– проєктування структури бази даних;
– реалізація серверної частини веб-застосунку.
Результати роботи представлені у вигляді ілюстрацій та таблиць, які наочно демонструють процеси функціонування системи.
Система була створена з використанням мови програмування Java та фреймворків Spring Boot і Spring Data JPA. В якості реляційної СУБД використано MySQL. Тестування публічного REST API здійснювалося за допомогою Postman, а перевірка бізнес-логіки виконувалася з використанням бібліотек JUnit та Mockito. У ролі веб-сервера був обраний Tomcat. Весь процес розробки проходив у середовищі IntelliJ IDEA.
Подальший розвиток веб-застосунку можливий шляхом удосконалення існуючого функціоналу або впровадження нових можливостей.
Data collection for further analysis or use is a relevant task in many areas of activity. The main goal of this work was to create a parser capable of automating the process of collecting information from open sources on the Internet.
Within the framework of achieving the set goal, the following tasks were completed:
– analysis of the subject area;
– research and analysis of existing solutions;
– development of web application architecture;
– database structure design;
– implementation of the server-side part of the web application.
The results of the work are presented in the form of illustrations and tables that clearly demonstrate the system's functioning processes.
The system was created using the Java programming language and the Spring Boot and Spring Data JPA frameworks. MySQL was used as the relational DBMS. Testing of the public REST API was carried out using Postman, and business logic verification was performed using JUnit and Mockito libraries. Tomcat was chosen as the web server. The entire development process took place in the IntelliJ IDEA environment.
Further development of the web application is possible by improving existing functionality or implementing new capabilities.