Первая страница
Наша команда
Контакты
О нас

    Головна сторінка



Інфокомунікації – сучасність та майбутнє” 30-31 жовтня 2014 року Збірник тез Частина 2

Інфокомунікації – сучасність та майбутнє” 30-31 жовтня 2014 року Збірник тез Частина 2




Сторінка6/18
Дата конвертації10.03.2017
Розмір2.52 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   18

Література

  1. Берко А.Ю. Системи електронної контент-комерції / А. Ю. Берко, В. А. Висоцька, В. В. Пасічник // Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”. – Львів, 2009 . – 612 с.

  2. Регулярні вирази і спеціальні символи [Електронний ресурс] // Режим доступу: http://uk.shram.kiev.ua/hacker/regular.shtml . – Назва з екрана.

УДК 621.39

Доброва О. А.

ОНАС им. А. С. Попова

o-dobrova@mail.ru



Научный руководитель – доц. Царёв Р. Ю.
ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ В УКРАИНЕ
Аннотация. В работе анализируются особенности развития дистанционного образования, дается оценка перспективе дальнейшего развития систем дистанционного образования в Украине.
Развитие информационных технологий, их проникновение в повседневные аспекты жизнедеятельности человека привело к тому, что люди все чаще решают различные задачи посредством сервисов, предоставляемых информационной сетью – Интернет. Люди получили возможность работать, общаться, смотреть потоковое видео, слушать музыку, играть посредством сети Интернет. Бурное развитие информационных технологий не могло не повлиять на сферу образования, возможности новых технологий привели к необходимости модернизировать систему образования.

Привлечение информационных технологий к процессу обучения позволило разработать новую парадигму образовательной системы - дистанционное образование.

Дистанционное образование – это форма обучения, при котором все или большая часть учебных процедур осуществляется с использованием современных информационных и телекоммуникационных технологий при территориальной разобщенности преподавателя и студентов [1].

В мире дистанционное образование (ДО) развивается очень быстро, это связано с тем, что оно предполагает существенное снижение финансовых и временных ресурсов на получение образования. В ведущих мировых странах, таких как США, Германия, Великобритания, Япония системы дистанционного образования реализовались в виде концепций МООС (Massive open online course - массовые открытые он-лайн курсы) и SMOCS (синхронные массовые он-лайн курсы) [2].

На современном этапе развития системы дистанционного образования в Украине становится чрезвычайно актуальным. Согласно опросам выпускников школ Украины - 85% респондентов желают получить высшее образование, в то время как существующая система высшего образования позволяет принять на дневную и заочную форму обучения только 55% будущих студентов. В результате, треть желающих не попадает в ВУЗы. В связи с этим популярность дистанционной формы обучения стремительно набирает обороты. Дистанционное образование также позволит получить базовое образование, повысить или изменить квалификацию, всем желающим, у которых нет времени на дневную форму образования, или которые не имеют возможности учиться в областном центре или в столице. Все эти факторы говорят о том, что развитие систем дистанционного образования это актуальный вопрос для Украины.

В данной работе проведен анализ перспектив внедрения систем дистанционного образования в Украине и разработан проект организации одной и таких систем.

Дистанционное образование фактически представляет собой новую услугу информационной сети – eLearning, поэтому для того, что бы оценить как долго, будет осуществляться процесс внедрения систем дистанционного образования в Украине, воспользуемся методикой нахождения области насыщения для услуг связи. Для этого можно использовать следующий подход – наличие статистических подтвержденных данных за регулярные промежутки времени позволяют определить тип математической функции и спрогнозировать последующее развитие функции путем экстраполяции. В случае прогнозирования роста числа систем дистанционного образования, можно использовать логарифмическую функцию Ланконда и Трахзела [3]. В общем случае, зависимость плотности систем ДО может быть представлена в виде функции гиперболического тангенса (рис. 1).

Рисунок 1 – Функция гиперболического тангенса
Идея следующая – в момент времени Т (интервал времени от точки которая рассматривается до точки насыщения) можно записать систему уравнений для трех базовых моментов наблюдения, в которых зафиксирована плотность систем ДО с одинаковым интервалом приращения Tz:




(1)

где  - константа преобразования плотности систем ДО;  - константа преобразования времени; Tz – интервал приращения времени.

Система уравнений имеет решение:




(2)






(3)






(4)

где T2 – период времени, T2 = tω- t2. tω – момент перехода в область насыщения, , t2 - момент наступления события P2.


В таблице 1 показаны статистические данные относительно развития и внедрения систем ДО в Украине [4, 5]. В качестве интервала наблюдения выбираем интервал в 5 лет, в качестве стартовой точки 2004 год.
Таблица 1 – Динамика роста числа систем ДО в Украине

Год

Число запущенных центров ДО

Число ВУЗов Украины (I-IV уровней)

%

2004

3

964

0,3

2009

25

881

2,8

2014

97

803

12,1

Тогда : Р1 = 0,3%, Р2 = 2,8%, Р3 = 12,1%, Тz = 5.

Использовав формулы 1-4 получим, что период времени для перехода в область насыщения Т2 ≈ 6,2 года, а точка вхождения в область насыщения tω = 2014 6,2= 2020 год.
Таким образом, можно сделать вывод, что насыщение рынка дистанционного образования в Украине произойдет не раньше 2020 года, а значит, что в ближайшие 5-6 лет разработка систем ДО является актуальной и важной задачей.

Литература


  1. Э.М. Хабибулина. Дистанционное обучение :основные термины, принципы и модели [Электронный ресурс].Режим доступа: http://nsportal.ru/vuz/

  2. Дистанційна, освіта/ Освітній портал [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://ru.osvita.ua/abroad/higher_school/distance-learning/37268/

  3. Бесслер, А. Дойч Проектирование сетей связи. М:Радио и связь, 1988. – 270 с.

  4. Госкомстат Украины [Электронный ресурс]. Режим доступа:http://www.ukrstat. gov.ua/

  5. Дистанційна, освіта/ Освітній портал [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www. osvita. org.ua/distance/.



УДК 621.395

Духно В.М.

ОНАЗ ім. О.С.Попова

duhnoodessa@mail.ru

Науковий керівник – к.т.н., проф. Нікітюк Л.А.

ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ СТВОРЕННЯ

СЕРВІСНОЇ ПЛАТФОРМИ ДЛЯ ПОСЛУГИ VoD
Анотація. Досліджуються методи створення сервісних платформ, а також методи створення контенту для цієї послуги і пропонується математична модель оптимізації сервісної платформи для надання послуги VoD.
Послуга VoD є досить затребувана серед безлічі надаваних інтерактивних послуг, яка на сьогоднішній день може відігравати важливу роль в конкурентній боротьбі, завдяки практично необмеженим можливостям для формування ексклюзивних контентних пропозицій. Винятковою особливістю послуги, з точки зору контентного наповнення, є її «пластичність», а саме-для VoD не існує «неформатного» контенту [1]. VoD забезпечує дистанційний вибір, замовлення та доставку довільного змісту (фільму, програми, спортивної події, музики і т.п.). VoD повністю замінює відеоплеєр, надаючи абоненту можливість приймати контент, а також перебирати відео контент з бази даних, опис якого висвічується на екрані телевізора і переглядати вподобаний [2].

Метою даної магістерської роботи є створення підходу до оптимізації сервісних платформ,шляхом розробки математичної моделі на прикладі оптимізації сервісної платформи для надання послуги VoD.

Поставлена мета може бути досягнута рішенням наступних дослідницьких завдань:


  • Дослідження методів і існуючих підходів до створення сервісних платформ надання послуг.

  • Дослідження існуючих методів і технологічних рішень надання послуги VoD.

  • Дослідження методів інженірінгу трафіку при наданні послуги VoD.

  • Дослідження методів створення контенту для послуги VoD.

  • Розробка математичної моделі оптимальної побудови сервісної платформи надання послуги VoD.

Результатом даної роботи є розробка рекомендацій якісного надання послуги VoD, які базуються на методах та математичних моделях оптимізації сервісних платформ відповідно вимогам користувачів.
Література

1. http://www.iconsult.com.ua/index.php?id=285.

2. http://migunov2010.narod.ru/index/0-5.

УДК 62-976

Єлькін О.С.

ОНАС ім. О.С.Попова,

selk07@mail.ru.

Науковий керівник – к.т.н. доц. Стопакевич А.О.
ОСОБЛИВОСТІ РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ

ДЛЯ ПУСКОВОГО РЕЖИМУ ПІДІГРІВАЧА АЗОТНОЇ КИСЛОТИ
Анотація. Розглядається програмна реалізація моделі, яка проводить конструктивний розрахунок і вибирає оптимальну конструкцію підігрівача, розраховує параметри моделі статики і динаміки.
Сучасне інтенсивне землеробство не може існувати без додаткового внесення в грунт азотних добрив, отриманих в результаті промислового зв'язування атмосферного азоту. Слід зазначити, що аміачна селітра займає більше половини ринку добрив України. Разом з тим, попит на даний вид добрива незмінно зростає, що призводить і до зростання виробництва аміачної селітри.

Найважливішим видом мінеральних добрив є азотні: аміачна селітра, карбамід, сульфат амонію, водні розчини аміаку та інші. Азоту належить винятково важлива роль у життєдіяльності рослин: він входить до складу хлорофілу, що є акцептором сонячної енергії, і білка, необхідного для побудови живої клітини. Аміачна селітра, або нітрат амонію, NН43 – кристалічна речовина білого кольору, що містить 35% азоту в амонійній і нітратної формах, обидві форми азоту легко засвоюються рослинами.

Виробництво аміачної селітри включає багато різного технологічного обладнання (донейтралізаторів, грануляторів,підігрівачів, вентиляторів, елеваторів, напорних баків, випарних апаратів), один з більш важливих є підігрівач азотної кислоти [1].

При виробництві, одним із компонентів являється азотна кислота, яка зберігається в ємностях 50% розчином з початковою температурою (20 С).

Кислота поступає в підігрівач, де нагрівається до температури (80 С) . Пара, що гріє, конденсується на зовнішній стороні трубок підігрівача при постійному тиску й утворює конденсат. При цьому температура рідкої і парової фаз однакова, тому по ній не можливо оцінити інтенсивність процесу конденсації. Тому виникає необхідність в розробці достовірної математичної моделі, яка дозволяє підвищити якість керування.

Застосування повних і адекватних моделей технологічних процесів дає можливість успішно розв'язувати цілий комплекс завдань: визначати оптимальні значення параметрів технологічних режимів і показники ефективності функціонування виробництв, у тому числі пов'язані з економічними аспектами (вартість необхідних ресурсів на проведення процесу й ціна цільових продуктів) і екологічними аспектами (вихід шкідливих домішок) [2].

В зв’язку з тим, що у теперішній час при виробництві експлуатується раніше розроблене обладнання, необхідно провести їх критичний аналіз із урахуванням результатів застосування сучасної методології комп'ютерного моделювання. Це важливо як при розв'язку завдань проектування нових комплексних систем автоматизації, так і при модернізації вже існуючих.

Так виникає необхідність в розробці управлінням пускового режиму підігрівача азотної кислоти, попередні знання параметрів, на основі яких виконується розробка імітаційної моделі та його програмної реалізації [3]. На підставі цього була виконана її розробка.

Програма проводить конструктивний розрахунок і вибирає оптимальну конструкцію підігрівача, розраховує параметри статики і динаміки, які задовольняють технічним вимогам для пусковому режиму.

Розрахована структурна модель динаміки, яка показана на рисунку 1.



Рисунок 1 – Структурна схема моделі динаміки

Таким чином, модель динаміки складається з 7 передатних функцій, 6 з яких описуються інерційною ланкою першого порядку та 1 - пропорційною ланкою.

Статична характеристика моделі показана на рисунку 2.

Дана статична характеристика показує, що при витраті пару 0.34 кг/с можна нагріти азотну кислоту до заданої нам кінцевої температури (80 С), що краще існуючих технологічних показників на 8% [4].



Рисунок 2 – Статична характеристика підігрівача азотної кислоти

Запропонована програма може бути використана при розробці системи управління для оптимізації пускових режимів, яка використовує алгоритм розрахунку підігрівача, який містить: первиннний розрахунок – на підставі допуску рядів коефіцієнтів; уточнений розрахунок для покрокового приближення значень коефіцієнтів тепловіддачі і щільності теплового потоку до реальних значень; остаточний – уточнений розрахунок повторюється із заміщенням допуску швидкості течії швидкістю, що виходить із конструктивних параметрів обраного підігрівача. Це дозволить достатньо точно контролювати вихідні параметри та підвищити якість управління технологічними процесами.



Література


  1. Беспалов А.В. Системы управления химико-технологическими процессами /
    А.В. Беспалов, Н.И. Харитонов. – М.: Академкнига, 2007.

  2. Демченко В.А. Автоматизация и моделирования технологических процессов и ТЭС/ В.А. Демченко .– Одесса: Астропринт, 2001. – 300 с.

  3. Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием / В.В. Денисенко. – М.: Горячая линия – Телеком, 2009.

  4. Молевский В.О. Технология амиачной селитры / В.О.Молевский. – М.: Изд-во «Химия». – 1978. – 312 с.


УДК 621.39

Zayets I.

ONAT named by O. Popov

anberlin2112@gmail.com

Scientific director – Associate Professor Doroshuk A.
ADVANTAGES OF ENTITY FRAMEWORK VERSUS NHIBERNATE.

REASONS TO MIGRATE TO ENTITY FRAMEWORK 6
Annotation. In the present paper discusses the benefits of Entity Framework against NHibernate.
As a begginer programmer most of the juniors think about writing their own code to access databases, to create websites, and what so ever. But the point of the modern world is to do your work as much efficient as possible. That's why programmers started to create frameworks.

These frameworks allow junior developers aswell as senior programmers to create their software in much efficient way. This also means, that most of the coding is more standartised and more unified.

But when the choice comes to code-first programming there is a lot of choices to make and one of them is chosing ORM (Object-Reletional Mapping) solution for your project.

Until 2007 there was only java solution, called Hibernate, the maing goal of which was developer release from low-level programming to ensure storage of object in relational database. This solution was used to create projects "from scratch" and also in supporting existing databases.

In early 2007 Microsoft released their own product NHibernate, which was a ported version of Hibernate from Red Hat for a .NET framework. This framework wasn't really popular at first, because most of the developers used free software solutions, such as PHP-MySQL combo. This is a really powerfull solution, which is also widely used today. Nowadays NHibernate is a powerfull solution, that can resolve many of the tasks, but it became less popular nowadays, repressed by Entity Framework [1].

Pic. 1 – NHibernate amounts of code vs Entity Framework amounts of code


So, without further to do I shall pass on to my explanation of chosing Entity Framework.

nHibernate is a rather full-featured ORM, the distinguishing features between the EF and it are not as large. In fact, it is certainly true that nHibernate is a more mature product and in many ways has more ORM features than the EF. The big difference between the EF and nHibernate is around the Entity Data Model (EDM) and the long-term vision for the data platform we are building around it. The EF was specifically structured to separate the process of mapping queries/shaping results from building objects and tracking changes. This makes it easier to create a conceptual model which is how you want to think about your data and then reuse that conceptual model for a number of other services besides just building objects. Long-term we are working to build EDM awareness into a variety of other Microsoft products so that if you have an Entity Data Model, you should be able to automatically create REST-oriented web services over that model (ADO.Net Data Services aka Astoria), write reports against that model (Reporting Services), synchronize data between a server and an offline client store where the data is moved atomically as entities even if those entities draw from multiple database tables on the server, create workflows from entity-aware building blocks, etc. Not only does this increase the value of the data model by allowing it to be reused for many parts of your overall solution, but it also allows us to invest more heavily in common tools which will streamline the development process, make developer learning apply to more scenarios, etc. So the differentiator is not that the EF supports more flexible mapping than nHibernate or something like that, it's that the EF is not just an ORM - it's the first step in a much larger vision of an entity-aware data platform [2].

Main notable features of Entity Framework, which are not avaliable, or not fully realised in Nhibernate [3]:

1. Entity Framework 6 adds async/await support, a feature that NHibernate may never get due to the impact it has on the entire architecture.

2. It also has built-in support for automatically reconnecting to the database, which is particularly useful for a known issue with SQL Azure.

3. Both NHibernate as well as the Entity Framework support .NET 4.5, but only the latter gains some significant performance improvements from it.

4. The Entity Framework allows creating a DBContext with an existing open connection. As far as I know that's not possible in NHibernate.

5. Version 6 of the Entity Framework adds spatial support, something for which you need a 3rd party library to get that in NHibernate.

6. By default, it automatically generates classes from the model and updates those classes dynamically anytime the model changes.

7. It takes care of all of the database connectivity so that developers are not burdened by having to write lots of code for interacting with the database.

8. It provides common query syntax for querying the model, not the database, and then translates these queries into queries that the database can understand.

9. It provides a mechanism for tracking changes to the model’s objects as they are being used in applications, and handles the updates to the database.


Literature

1. msdn.com – Microsoft Developer Network

2. stackoverflow.com – Q&A website for programmers and enthusiasts

3. devbridge.com – software design and development company.



УДК 621.39

Kapeliuh Y.V.

ONAT after O.S. Popov

yana.kapeliuh@gmail.com

Research advisor – professor Nikityuk L.A.
DYNAMIC SERVICE MARKET ASSESSMENT

ON THE BASIS OF WIRELESS TECHNOLOGIES IN ODESSA REGION
Abstract. The object of research is the wireless service market in Odessa region. During the work dynamic of service market was investigated. It was performed an analysis of main providers, services and future development of the market.
In a very short time wireless technology has become a powerful tool for the exchange of information. Wi-Fi technology is one of the most comfortable when providing of wireline networks is expensive or there is no such capability. Mobility, quick installation, law cast and easy use are advantages of wireless communications [1].

IEEE 802.11a, 802.11b, 802.11g are protocols which use for data transmission frequency range of 2.4 and 5 GHz and provide maximum speed of 150 Mbit/sec. Maximum signal transmission range in such networks is 200 m, but in an open area it can reach up 300-400 m [1,2].

The aim of this work was dynamic service market assessment on the basis of wireless technologies in the Odessa region and predicting of its future development.

During the work, the comparative analysis of the major wireless operators in the Odessa region was done – the subscriber base, service plans, map coverage. Among the issues: specific of wireless technologies market in the Odessa region, its condition, dynamic, trends and forecasting, the legislation and administrative procedures necessary for successful development.

Analysis of the main providers in the Odessa region shows that there are 10 different providers, which provide wireless access to the Internet. In this work carefully examined the activity of wireless communication provider "Intertelecom." The evaluation of the subscriber base, coverage area and tariff plans was done. Coverage area of the provider “Intertelecom” is more than 50%, it allows to make assessment of the dynamic of wireless service market [4].

“Intertelecom” – is the provider, which provides wireless access to the Internet on the basis of CDMA and Wi-Fi technology. In the work carefully analyzed providing of Wi-Fi technology by company “Intertelecom”.

In the Odessa region Wi-Fi technology coverage area, provided by "Intertelecom” is more than 50%, all regional centers are covered. There are three tariff plans exist: 1Mb/s - 59 hrn/ month, 2Mb/s - 99 hrn /month and 3Mb/s - 139 hrn /month. Nowadays there are about 2500 subscribers at the company "Intertelecom” in the Odessa region, which use Wi-Fi access to the Internet [4].
Table 1.1 – Dynamic of Wi-Fi subscriber base per six month


January

104

-

February

146

40.4%

Mart

183

25.1%

April

235

28.2%

May

282

19.9%

June

375

32.9%

July

517

38.1%

August

709

37.0%



Figure 1.1 – Dynamic of Wi-Fi subscriber base per six month
The next step in achieving the goal was the choice of the mathematical method of forecasting. As the predicting of the market future development is one of the most important tasks, it is necessary to scientific justify changes of demand and other market parameters using trends and consistent patterns [3].

The easiest way of prediction is extrapolation – distribution of trends that have developed in the past in the near future and short-term forecasting of market activity. This is due to the fact that market processes have some inertia.

To define extrapolation function values at first it is necessary to solve interpolation problem – to construct such a function, which passes through all the nodes of interpolation. The result of sol­ving the problem is the value function that corresponds to the abscissa, which differs from the set.

In the work the prediction model is defined. For defining of analytic form functions, based on tabulated values interpolation polynomial, proposed by Lagrange is used.

It was made a conclusion that the development of the market of telecommunication services based on Wi-Fi technology in the Odessa region is achieved due to the lack of quality wireline Internet and high cost of connecting the wireline Internet. Therefore concluded that the subscriber base would increase by extending the coverage area and in the case that access fee would stay at current level. In the future it is recommended expand the range of services, providing new services to subscribers.

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   18



  • УДК 621.39
  • ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ СТВОРЕННЯ СЕРВІСНОЇ ПЛАТФОРМИ ДЛЯ ПОСЛУГИ VoD Анотація.
  • Література
  • ОСОБЛИВОСТІ РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ПУСКОВОГО РЕЖИМУ ПІДІГРІВАЧА АЗОТНОЇ КИСЛОТИ Анотація.
  • ADVANTAGES OF ENTITY FRAMEWORK VERSUS NHIBERNATE. REASONS TO MIGRATE TO ENTITY FRAMEWORK 6 Annotation.
  • DYNAMIC SERVICE MARKET ASSESSMENT ON THE BASIS OF WIRELESS TECHNOLOGIES IN ODESSA REGION Abstract.