Перегляд за Автор "Barmak, O."
Зараз показуємо 1 - 11 з 11
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Method for interpreting decisions made by deep learning models(Хмельницький національний університет, 2024) Slobodzian, V.; Barmak, O.The use of artificial intelligence (AI) in medical diagnostics opens new opportunities for analyzing complex medical images and optimizing diagnostic processes. One of the key challenges remains the interpretation of results obtained through AI systems, particularly in medical practice, where ensuring transparency and clarity of decision-making is critically important. This study proposes a method for visualizing and interpreting the results of cardiac disease classification based on MRI image analysis using deep learning models. The primary goal of the research is to explain AI-driven decisions in a convenient and understandable format for physicians, contributing to the reduction of subjectivity in clinical practice. During the research, approaches were developed for visualizing key groups of medical indicators, such as heart volumes, ejection fraction, myocardial wall thickness, and volume-to-mass ratios. The study describes numerical metrics commonly used in medical practice. Fifteen key medical metrics were identified and grouped into corresponding categories for effective representation of essential medical indicators. Various visualization forms were utilized to ensure intuitive data presentation: pie charts to demonstrate ratios, the 17-segment myocardial model for analyzing wall thickness, and numerical indicators for accurately displaying volumes and ejection fraction. This approach allows physicians to quickly assess structural changes in the heart and make informed conclusions. The proposed method aims to enhance transparency and trust in AI by providing comprehensible data representation, reducing the risks of subjective interpretation and cognitive biases. The results indicate that using such visualizations can significantly facilitate clinical decision-making, improve diagnostic accuracy, and standardize approaches to medical data analysis.Документ Аналіз моделей для розпізнавання мімічних проявів емоцій(Хмельницький національний університет, 2020) Бармак, О.В.; Калита, О.Д.; Манзюк, Е.А.; Barmak, O.; Kalyta, O.; Manziuk, E.В статті проведено аналіз системи Fascial Action Coding System (FACS) Полла Екмана та спрощеної моделі яка уможливлює реалізацію розпізнавання емоційних проявів на обличчі швидким чином. Аналіз було проведено на основі даних отриманих Amsterdam Interdisciplinary Centre for Emotion (AICE). У запропонованій моделі реалізована гіперплощинна класифікація мімічних проявів основних емоційних станів. Основною перевагою запропонованого підходу є невелика обчислювальна складність, що дасть змогу реалізувати розпізнавання змін емоційного стану людини за мімічними проявами без використання спеціалізованого обладнання (для відео-камер з низькою роздільною здатністю або на великій відстані). Сферою застосування виступає контроль за водієм під час керування транспортом, оператором складного виробництва тощо. Проведення дослідження та обробка зібраних даних дозволили виділити основні ділянки обличчя, що впливають на відображення емоційних станів. Це ділянки обличчя з бровами, очами та ротом. Для визначення форм групування станів як відображення сукупності ознак було застосовано підхід, що дозволив використати методи візуалізації даних. Це було необхідно для наочного відображення характерних форм групування даних. Саме такі груповані дані і визначають класи емоційних проявів. Важливим аспектом стала можливість встановлення границь розділення класів, тобто емоційних станів. Розташування границь може коректуватися залежно від якості та кількості даних. Така форма адаптації дозволила застосовувати технологію розпізнавання мімічних проявів емоцій більш гнучко та адаптувати її. Незважаючи на те, що мімічні прояви в силу фізіологічних особливосте є типовими проявами емоції, границі розділення даних необхідно коректувати для точного розмежування класів емоцій. Це дозволяє гіперплощинна класифікація. Основною перевагою запропонованого підходу була невелика обчислювальна здатність. Вона дала змогу реалізувати розпізнавання змін емоційного стану людини за мімічними проявами на обличчі без використання спеціалізованого обладнання.Документ Застосування інформаційної технології гнучкого тестування рівня знань у середовищі moodle(Хмельницький національний університет, 2017) Бармак, О.В.; Мазурець, О.В.; Матвійчук, А.О.; Barmak, O.; Mazurets, O.; Matviichuk, A.В статті досліджено проблему підвищення ефективності тестування рівня отриманих знань із використанням комп’ютерних засобів. Запропоновано інформаційну технологію гнучкого тестування рівня знань, що формує репрезентативні набори тестових завдань та адаптивно обирає тестові завдання в процесі тестування. Представлено тестові програмні продукти, що реалізують запропоновану інформаційну технологію гнучкого тестування й дозволяють підтвердити її високу наукову та практичну цінність.Документ Концепція застосування розподілених систем для аналізу поліморфних вірусів(Хмельницький національний університет, 2024) Регіда, П.; Бармак, О.; Каштальян, А.; Манзюк, Е.; Rehida, P.; Barmak, O.; Kashtalian, A.; Manziuk, E.В даній роботі представлено модель застосування сучасних засобів для забезпечення захисту персональних даних користувачів від аномального впливу поліморфних вірусів, із залученням розподілених обчислень для ефективного виявлення загроз. Проблема виявлення зловмисного програмного забезпечення залишається актуальною протягом тривалого періоду, головним чином через значну кількість екземплярів зловмисного програмного забезпечення, що створюється сьогодні, і поширення програмного забезпечення та веб-служб, які зараз використовуються. Незважаючи на велику кількість засобів виявлення, щорічно фіксуються випадки витоку персональних даних з різних платформ, які використовуються щодня. Така ситуація виникає через те, що розробники зловмисного програмного забезпечення проводять дослідження способів виявлення зловмисного програмного забезпечення та намагаються включити в нього різні методи уникнення виявлення. У цій статті представлено аналіз сучасних методів організації розподілених систем, таких як кластерні обчислення, грід-обчислення, хмарні обчислення та периферійні обчислення, для різних цілей. Також представлено позитивні сторони застосування таких систем, а також виклики, з якими вони стикаються під час експлуатації. У статті також досліджуються ключові підходи, які можна реалізувати за допомогою розподілених обчислень для виявлення зловмисного програмного забезпечення, включаючи паралельну обробку для вивчення поведінки зловмисного програмного забезпечення, розробку ізольованих хмарних систем для тестування потенційного зловмисного програмного забезпечення та одночасне виконання того самого вірусу для отримання більш ефективних і точних результатів. Особлива увага приділяється концепції поліморфних вірусів і методам їх уникнення, які значно ускладнюють аналіз і, як наслідок, знижують шанси виявлення. Основна мета цієї статті — представити розподілений підхід, який використовує можливості високоефективного антивірусного програмного забезпечення для підвищення шансів виявлення нових шкідливих програм і загроз. Після проведеного аналізу вибирається тип системи, розглядаються основні модулі для центрального системного блоку та обчислювальних елементів. Центральний системний блок містить модуль інтерфейсу користувача, модуль для ефективного розподілу завдань (файлів і програм для аналізу) між обчислювальними елементами та модуль голосування для забезпечення вимог безпеки. Кожен обчислювальний елемент використовує спеціалізоване програмне забезпечення для зв’язку з системою та використовує одну з вибраних антивірусних програм для виконання аналізу. Запропонована концепція збільшує шанси на виявлення нових загроз завдяки поєднанню різних підходів до ідентифікації шкідливих програм із розподіленим підходом.Документ Модель для розпізнавання мімічних проявів емоцій(Хмельницький національний університет, 2020) Бармак, О.В.; Калита, О.Д.; Манзюк, Е.А.; Barmak, O.; Kalyta, O.; Manziuk, E.В статті запропоновано підхід до отримання спрощеної моделі, за допомогою якої стане можливою реалізація розпізнавання емоційних проявів на обличчі швидким чином. У моделі реалізована гіперплощинна класифікація мімічних проявів основних емоційних станів. Основною перевагою запропонованого підходу є невелика обчислювальна складність, що дасть змогу реалізувати розпізнавання змін емоційного стану людини за мімічними проявами без використання спеціалізованого обладнання (для відеокамер з низькою роздільною здатністю або на великій відстані). Сфера застосування – контроль за водієм під час керування транспортом, оператором складного виробництва тощо. Проведення дослідження та обробка зібраних даних дозволили виділити основні ділянки обличчя, що впливають на відображення емоційних станів. До них відносяться ділянки обличчя з бровами, очами та ротом. Виділення множин якісних характеристик зміщень точок стало заключним етапом. Для визначення форм групування станів як відображення сукупності ознак було застосовано підхід, що дозволив використати методи візуалізації даних. Це було необхідно для наочного відображення характерних форм групування даних. Ці груповані дані і визначають класи емоційних проявів. Можливість встановлення границь розділення класів, тобто емоційних станів, була важливим аспектом. Розташування границь може коректуватися залежно від якості та кількості даних. Така форма адаптації дозволила застосовувати технологію розпізнавання мімічних проявів емоцій більш гнучко та адаптувати її. Незважаючи на те, що мімічні прояви в силу фізіологічних особливостей є типовими проявами емоції, границі розділення даних необхідно коректувати для точного розмежування класів емоцій. Це дозволяє гіперплощинна класифікація. Невелика обчислювальна здатність виступила основною перевагою запропонованого підходу. Це дало змогу реалізувати розпізнавання змін емоційного стану людини за мімічними проявами на обличчі без використання спеціалізованого обладнання.Документ Підвищення стійкості паролів у веб-системах за допомогою вдосконалених схем хешування(Хмельницький національний університет, 2024) Багрій, Р.; Бармак, О.; Манзюк, Е.; Bahrii, R.; Barmak, O.; Manziuk, E.Підвищення стійкості паролів є важливим аспектом безпеки веб-систем. Це особливо важливо, оскільки багато користувачів використовують недостатньо надійні паролі, що створює ризик несанкціонованого доступу до їх облікових записів. Одним із підходів до підвищення стійких до зламу паролів є використання технологій хешування. При створенні облікового запису користувача пароль перетворюється на хеш-код за допомогою обраної хеш-функції. Розвиток паралельних обчислень дозволяє здійснювати багато атак при зламі хешів паролів. Для протидії таким атакам необхідно постійно розробляти нові схеми хешування паролів, які будуть ефективними та забезпечуватимуть вищий рівень безпеки паролів у веб-системах. В роботі проведено дослідження схем хешування паролів для підвищення стійкості паролів до різних типів атак для веб-систем. Також висвітлено важливість оновлення та вдосконалення методів хешування та застосування найновіших стандартів безпеки.Документ Підходи до практичного аналізу обчислювальних алгоритмів(Хмельницький національний університет, 2021) Бармак, О.В.; Радюк, П.М.; Молчанова, М.О.; Собко, О.В.; Barmak, O.; Radiuk, P.; Molchanova, M.; Sobko, O.У роботі пропонується практичний підхід до визначення основних типів алгоритмів залежно від їх ефективності за зовнішнім виглядом програмного коду. Наведено приклади аналізу ефективності програмного коду для обчислювальної складності за зменшенням ефективності, що подається як (в асимптотичних позначеннях) О(1), О(logN), O(N), O(NlogN), O(N2), O(N3). Завдання дослідження полягає в аналізі програмного коду та визначенні умов, за яких алгоритм належить до того або іншого типу обчислювальної складності. Встановлено, що основними чинниками, за якими можна оцінити обчислювальну складність алгоритму за візуальним аналізом програмного коду є наявність у коді циклів, особливо вкладених, рекурсивність алгоритму тощо.Документ Інформаційна модель семантичної структури навчального курсу(Хмельницький національний університет, 2018) Бармак, О.В.; Мазурець, О.В.; Barmak, O.; Mazurets, O.В статті розглянуто інформаційну модель семантичної структури навчального курсу. Інформаційна модель семантичної структури навчального курсу є формальним поданням інформаційного та тестового навчальних матеріалів навчального курсу дисципліни. Формалізація моделі проводиться шляхом подання частини елементів навчального курсу як множини сутностей. До таких елементів навчального курсу належать заголовки, слова, ключові терміни, тестові завдання та зв’язки. Формальне подання семантичної структури курсу навчальної дисципліни у запропонованому вигляді дозволяє використовувати її як модель для відображення семантичної структури прикладних інформаційних навчальних матеріалів та тестових навчальних матеріалів. До складу формального подання семантичної структури таких інформаційних навчальних матеріалів входять множина заголовків, множина термінів, множина слів та множина зв’язків. До множини зв’язків входять такі елементи семантичної структури інформаційних навчальних матеріалів та тестових навчальних матеріалів, які визначають наявність та характер зв’язку між іншими елементами семантичної структури навчального курсу. Зокрема, множині зв’язків належать зв’язки між заголовками, зв’язки між заголовками й ключовими термінами, зв’язки між ключовими термінами та словами, зв’язки між ключовими термінами та тестовими завданнями. Наповнення множин, які входять до складу моделі, надає можливість використання її для розв’язання прикладних задач. З метою наповнення множин моделі семантичної структури курсу навчальної дисципліни пропонується використання ряду відповідних методів. Подання семантичної структури курсу навчальної дисципліни у запропонованому вигляді визначає область прикладних задач, що можуть бути розв’язані з її використанням. Інформаційна модель семантичної структури навчального курсу може бути використана в ході реалізації відповідних прикладних програмних систем. Використання розробленої моделі дозволяє проводити автоматизоване створення наборів тестових завдань. При цьому забезпечується максимально рівномірне і широке охоплення набором тестових завдань семантики навчального матеріалу.Документ Інформаційна технологія автоматизованого анотування та реферування цифрових текстів(Хмельницький національний університет, 2017) Бармак, О.В.; Мазурець, О.В.; Живілік, А.В.; Barmak, O.; Mazurets, O.; Zhyvilik, A.В статті було досліджено проблему семантичного аналізу текстів, зокрема автоматизованого згортання текстових документів. Визначено актуальність досліджень в напрямку автоматизованого анотування та реферування цифрових текстів. Запропоновано інформаційну технологію використання моделі SubVerbSub для формування анотацій та рефератів текстів. Інформаційна технологія автоматизованого анотування та реферування цифрових текстів призначена для знаходження ключових термінів у введеному тексті, створення на базі ключових термінів конструкції SubVerbSub у тексті, автоматизованого формування анотації та реферату тексту. Розглянуто тестовий програмний продукт, розроблений на засадах запропонованої інформаційної технології. Досліджено практичну ефективність розробленої інформаційної технології. Встановлено, що інформаційна технологія автоматизованого анотування та реферування може бути використана для ефективного автоматизованого реферування текстів.Документ Інформаційна технологія автоматизованого формування тестових завдань(Хмельницький національний університет, 2017) Бармак, О.В.; Мазурець, О.В.; Кліменко, В.І.; Barmak, O.; Mazurets, O.; Limenko, V.В статті досліджено проблему підвищення якості перевірки рівня отриманих знань шляхом автоматизації формування тестових завдань. Встановлено, що в умовах широкого використання спеціалізованих віртуальних навчаючих середовищ потенційна якість перевірки рівня отриманих освітніх послуг безпосередньо визначається якістю тестів. Розглянуто інформаційну технологію автоматизованого формування тестових завдань, що забезпечує максимально рівномірне та широке охоплення набором тестових завдань семантики навчального матеріалу, а також можливість перенесення наборів тестових завдань у середовище Moodle. Тест, що одержується в результаті роботи, може бути використаний як безпосередньо для тестування, так і як сировина для подальшої роботи розробника тестів. Описано тестовий програмний продукт, що реалізує запропоновану інформаційну технологію автоматизованого формування тестових завдань й дозволяє підтвердити її високу практичну та наукову цінність.Документ Інформаційна технологія визначення характерних ознак на обличчі для розпізнавання емоційних проявів(Хмельницький національний університет, 2020) Іващенко, C.О.; Калита, О.Д.; Бармак, О.В.; Скрипник, Т.К.; Ivaschenko, S.; Kalyta, O.; Barmak, O.; Skrypnyk, T.У роботі наведено та експериментально досліджено технологію визначення характерних ознак на обличчі для розпізнавання емоційних проявів. Наведені кроки технології дозволяють отримати достатньо простим, обчислювально нескладним способом модель подання емоційних станів на обличчі за допомогою векторів характерних ознак згрупованих за класами емоцій та визначити коефіцієнти гіперплощин, які опукло обмежують ці класи і можуть бути використанні для наступного розпізнавання довільного емоційного виразу обличчя.