Registration Number
0826U001887, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
15-07-2026
popup.evolution
o
Title
Methods and Software for the Visualization of Multimodal Temporal Streaming Data from IoT Devices
Author
Mykhailo O. Lukianets,
popup.head Yevgeniya S. Sulema
popup.opponent Viktor I. Shynkarenko
popup.opponent Alla Kapiton
popup.review Eduard V. Zharikov
popup.review Valerii O. Kuzminykh
popup.rada
National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
Description
Стрімкий розвиток екосистем IoT та кіберфізичних систем спричинив створення нової парадигми цифрової взаємодії з фізичним світом, згідно з якою безперервно генеруються й циркулюють потоки мультимодальних темпоральних даних, які відображають сенсорні вимірювання, відео й аудіопотоки, дані телеметрії та подієвих журналів, що характеризуються різною частотою дискретизації, нерівномірними затримками, пропусками та шумами. Особливістю таких даних є їхня висока динамічність та неоднорідність, що ускладнює процес інтеграції, синхронізації та подальшої інтерпретації. Постійне зростання кількості джерел інформації вимагає від програмних систем здатності до масштабування під час інтенсивного навантаження. Візуалізація цих потоків у програмних системах виконує не лише функцію відображення, а й є ключовим інструментом оперативного аналізу, виявлення аномалій і підтримки прийняття рішень у режимі реального часу, з урахуванням людського фактору та вимог до інтерпретованості. Процеси візуалізації виступають проміжною ланкою між отриманням мультимодальних потоків «сирих» даних від пристроїв ІоТ і аналізом інформації про об’єкти моніторингу користувачем, забезпечуючи перехід від неструктурованих числових масивів до більш зрозумілих графічних моделей.
Попри істотний прогрес у створенні графічних інтерфейсів для візуалізації потокових даних залишається низка викликів: гетерогенність форматів і протоколів, відсутність уніфікованих моделей представлення мультимодальних потоків, складність часової синхронізації за умов запізнілих і невпорядкованих подій, а також брак стандартизованих архітектур і шаблонів проєктування для систем візуалізації. Це ускладнює проєктування програмних систем, здатних адаптуватися до специфіки конкретних пристроїв без суттєвої зміни існуючих частин систем.
Окремою проблемою є забезпечення стабільності відображення раніше візуалізованих даних під час їх безперервного оновлення та ресемплінгу, що напряму впливає на довіру користувача до аналітичних матеріалів. Стабільність відображення у візуальному представленні зменшує кількість помилок оператора системи при тривалій роботі з візуалізованими даними. Ситуацію ускладнюють обмеження обчислювальних ресурсів (особливо на місцях роботи операторів) і когнітивне перевантаження операторів при роботі з багатоподієвими потоками високої інтенсивності.
Аналіз наявних програмних рішень свідчить про їхню фрагментованість і вузькоспеціалізованість, орієнтацію на окремі вертикалі пристроїв або конкретних виробників, обмежену переносимість і повторне використання компонентів. Подолання зазначених бар’єрів потребує створення уніфікованих, гнучких і масштабованих програмних підходів та рішень, які поєднують подієво-орієнтоване оброблення, механізми надійної часової узгодженості та архітектурні рішення для стабільної, інтерпретованої візуалізації мультимодальних потокових даних у реальному часі. Розв’язанню саме цієї науково-технічної задачі й присвячено дисертаційну роботу.
Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності процесів створення програмного забезпечення візуалізації потокових даних пристроїв IoT.
Registration Date
2026-05-22
popup.nrat_date
2026-06-08 / 2026-08-05
