Реєстраційний номер
0825U002147, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
26-06-2025
Статус
Наказ про видачу диплома
Назва роботи
Гібридна модель сховища зображень в умова великих даних
Здобувач
Терещенко Гліб Юрійович,
Керівник Смеляков Кирило Сергійович
Опонент Шевченко Ігор Васильович
Опонент Копп Андрій Михайлович
Рецензент Золотухін Олег Вікторович
Рецензент Чала Лариса Ернестівна
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Харківський національний університет радіоелектроніки
Опис
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.
Дата реєстрації
2025-06-04
Додано/оновлено в НРАТ
2025-06-04 / 2026-07-01
