Закутинський І. В. Система Інтернету речей для моніторингу та управління громадським транспортом

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0823U101068

Здобувач

Спеціальність

  • 172 - Електронні комунікації та радіотехніка

16-11-2023

Спеціалізована вчена рада

Разова спеціалізована вчена рада №2587

Національний авіаційний університет

Анотація

Дисертаційна робота присвячена побудові інтелектуальних транспортних систем на основі концепції Інтернету речей, розробці системи моніторингу та управління громадським транспортом з використанням запропонованих методів. За даними Департаменту економіки та соціальних справ ООН, у 2020 році 56% населення світу проживало в міських районах, і ця кількість зростає щорічно. Зростання населення міських регіонів призводить до збільшення кількості транспортних засобів на дорогах, що в свою чергу призводить до загострення транспортних проблем, зокрема до заторів, затрат на пальне і викидів шкідливих речовин в атмосферу, що має негативний вплив на якість життя і здоров'я мешканців міста. Незалежно від розміру регіону, оптимізація роботи системи громадського транспорту стає важливою задачею, яка визначає ефективність роботи транспортної системи та міста в цілому. У цьому контексті концепція Інтернету речей (IoT) стає однією з найбільш перспективних технологій для розробки нових та вдосконалення вже існуючих систем громадського транспорту. IoT надає можливість побудувати інтелектуальні мережі, в якій різні об'єкти транспортної інфраструктури можуть обмінюватися даними та взаємодіяти з операторами та пасажирами в режимі реального часу. Це в свою чергу надає можливості для моніторингу та аналізу даних, а отже і можливості для створення більш безпечних, ефективних та зручних систем громадського транспорту. Тому, розробка інтелектуальних систем громадського транспорту, а також наукове обґрунтування методів їх побудови є актуальною темою дослідження.

Публікації

1. Sibruk, L., & Zakutynskyi, I. (2022). Recurrent Neural Networks for Time Series Forecasting. Choosing the best Architecture for Passenger Traffic Data. In Electronics and Control Systems (Vol. 2, Issue 72, pp. 38–44). National Aviation University.

2. Zakutynskyi, I., & Rabodzei, I. (2022). Microservice Communication for IoT-based Systems. Architecture Review and Performance Test. In Electronics and Control Systems (Vol. 4, Issue 74, pp. 73–78). National Aviation University.

3. Zakutynskyi, I., Sibruk, L., & Kokarieva, A. (2023). IoT System for Monitoring and Managing Public Transport Data. In WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS (Vol. 22, pp. 242–248). World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS).

4. Zakutynskyi, I. (2023). Finding the Optimal Number of Computing Containers in IoT Systems: Application of Mathematical Modeling Methods. In Electronics and Control Systems (Vol. 2, Issue 76, pp. 9–14). National Aviation University.

5. Закутинський, І. (2022). ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПЕРЕДБАЧЕННЯ ТА АНАЛІЗУ ДОРОЖНЬО-ТРАНСПОРТНИХ ПРИГОД. In Наука і техніка сьогодні (Issue 13(13)). Ukrainian Assembly of Doctors of Science in Public Administration

6. Zakutynskyi, I., & Rabodzei, I. (2023). IoT system architecture for monitoring and analyzing public transport data. Multidisciplinary Science Journal, 5, 2023.

7. Zakutynskyi, I., & Sibruk L, Rabodzei, I. (2023). Performance evaluation of the cloud computing application for IoT-based public transport systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4, pp. 6-13.

8. Zakutynskyi, I., Rabodzei, I., Burmakin, S., Kalishuk, O., Nebylytsia, V. (2023).Improving a procedure of load balancing in distributed IoT systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (2 (125)).

Файли

Схожі дисертації