Registration Number
0825U002147, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
26-06-2025
popup.evolution
o
Title
Hybrid image storage model in the big data environment
Author
Glib Tereshchenko Glib,
popup.head Kyrylo S. Smeliakov
popup.opponent Ihor V. Shevchenko
popup.opponent Andrii M. Kopp
popup.review Oleg V. Zolotukhin
popup.review Larisa E. Chala
popup.rada
Kharkiv National University Of Radio Electronics
Description
Терещенко Г.Ю. Гібридна модель сховища зображень в умова великих даних. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктор філософії за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». – Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2025.
У дисертаційній роботі представлені результати проведених здобувачем досліджень, які виконують актуальне наукове завдання створення методів для формування гібридної моделі сховища зображень в умовах великих даних, що має істотне значення для розвитку комп’ютерних наук, зокрема у галузі штучного інтелекту.
Актуальність теми дослідження. Сучасний науковий прогрес активно просуває технології, випереджаючи їхній розвиток і впровадження нововведень. Раніше для зберігання великого обсягу зображень доводилося витрачати значний час і ресурси. Тепер майже кожна компанія спрямована на поліпшення процесу зберігання шляхом інтеграції систем стиснення зображень у свої продукти. Системи стиснення здатні працювати з різними типами даних, такими як зображення, звук, відео, текст тощо. Вони відрізняються одна від одної своєю архітектурою, типом пам’яті, тощо. Актуальність опрацювання даної теми полягає в тому, що за останні роки в галузі зберігання даних зросла потреба у надійних і безпечних методах забезпечення конфіденційності та цілісності інформації. В контексті розвитку технологій створення зображень, виникає велика потреба у збереженні та обміні цими даними в безпечних та надійних умовах. Використання блокчейн технологій може бути цілком корисним при дослідженні та розв’язанні задач, пов’язаних із зберіганням і обробкою великомасштабних наборів даних у вигляді зображень.
Актуальність теми пояснюється тим, що розглянуто важливу науково-практичну задачу розробки моделі зберігання зображень, яка поєднує у собі переваги різних підходів до сховищ даних (наприклад, реляційних та нереляційних баз даних, файлових систем тощо). Основна мета дослідження полягає в тому, щоб дослідити можливості гібридної моделі сховища зображень для ефективної та швидкої обробки великих обсягів даних. У процесі дослідження було вивчено різні підходи до зберігання та обробки зображень, відповідні технології та стандарти, а також розроблено власну гібридну модель, яка є оптимальною за певними критеріями для конкретних науково-практичних задач.
Виходячи з викладеного, актуальним є розв'язання наукового завдання створення гібридної моделі сховища зображень в умовах великих даних, що має істотне значення для розвитку комп’ютерних наук, зокрема у галузі штучного інтелекту.
Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності моделей сховищ даних за рахунок створення формальної процедури організації сховищ зображень на основі гібридної моделі.
Об’єкт дослідження – процеси створення гібридної моделі для побудови сховища зображень в умовах великих даних.
Предмет дослідження – методи організації сховища зображень в умовах великих даних.
Registration Date
2025-06-04
popup.nrat_date
2025-06-04 / 2026-07-01
