Наукова школа

Назва наукової школи

Методи та програмні засоби оброблення даних для технологій мульсемедіа, цифрових двійників та автоматичної ідентифікації об’єктів

Галузь знань і спеціальності

Науковий напрям та галузь знань: 12 Інформаційні технології

Наукова спеціальність: 121 Інженерія програмного забезпечення (01.05.02 Математичне моделювання та обчислювальні методи, 01.05.03 Математичне та програмне забезпечення обчислювальних машин і систем)

Освітня спеціальність: 121 Інженерія програмного забезпечення;

Освітні та освітньо-наукові програми підготовки бакалаврів, магістрів і PhD:

  • ОПП бакалавра – Інженерія програмного забезпечення мультимедійних та інформаційно-пошукових систем;
  • ОПП та ОНП магістра – Інженерія програмного забезпечення мультимедійних та інформаційно-пошукових систем;
  • ОНП доктора філософії – Інженерія програмного забезпечення.

Інформація про засновника школи

Засновником наукової школи є д.т.н., професор Дичка Іван Андрійович, декан факультету прикладної математики.

Інформація про видатних випускників школи:

  • Яровий Дмитро Валерійович (випускник магістратури 2018 р.) – керівник групи в компанії Amazon (Канада)
  • Даценко Андрій Сергійович (випускник магістратури 2017 р.) – керівник групи в компанії Facebook (Велика Британія)

Наявність унікального та передового наукового обладнання

В рамках функціонування наукової школи у 2017 р. створено Навчально-наукову лабораторію мультимедіа, мульсемедіа та імерсійних технологій (лаб. 4-14), яка містить обладнання для розроблення новітніх мультимедійних інтерфейсів та програмного забезпечення для 3D візуалізації, створення 3D моделей об’єктів та 3D друку, розроблення застосунків доповненої та віртуальної реальності.

Ключові наукові досягнення наукової школи за період існування

Історія розвитку наукової школи включає два етапи.

Перший етап (1990 – 2012)

Наукова школа була започаткована д.т.н., проф. Дичкою І.А. у 1990 році. У цей час основною науковою задачею було розроблення теоретичних засад автоматичної ідентифікації об’єктів на основі графічних кодів. В першу чергу увага членів наукової групи (Дичка І.А., Сулема Є.С., Алі К. Абуд) була спрямована на розроблення нових високощільних завдостійких штрихових кодів. У цей час члени наукової групи активно співпрацювали з Українським відділенням Міжнародної асоціації EAN, яка у 90-ті роки розпочала впроваджувати штрихові коди в Україні. Членами наукової школи було успішно вирішено науково-технічну задачу з машино-кодованого введення текстової інформації, розроблені методи підвищення інформаційної щільності подання даних у вигляді високощільних завдостійких штрихових кодів.

Другий етап (2013 – т.ч.)

На другому етапі розвитку наукової школи основну наукову тематику було розширено від задачі введення машино-кодованих текстових даних про об’єкт обліку до задач отримання, формування та оброблення ширшого набору даних – темпоральних мультимодальних даних, які дають змогу всебічно охарактеризувати об’єкт, стан якого змінюється з плином часу. Так у колі інтересів членів наукової школи з’явилася наукова задача оброблення даних цифрових двійників об’єктів. При цьому поняття цифрового двійника було розширене та поглиблене завдяки використанню концепції мульсемедіа (MULSEMEDIA – MULtiple SEnsorial MEDIA) та імерсійних технологій (Сулема Є.С.). З часом до наукової школи приєднались науковці (Легеза В.П., Нещадим О.М.), які займаються розв’язанням задачі математичного моделювання об’єкта для побудови його цифрового двійника.

Дотичними напрямами, якими займаються члени наукової школи, є розроблення методів та програмних засобів для інформаційно-пошукових систем (Заболотня Т.М., Юсин Я.О.); розроблення методів гарантування цілісності та захищеності даних (Онай М.В., Широчин С.С., Радченко Є.О.) та розроблення методів оброблення медичних графічних даних (Сулема Є.С., Шкурат О.С.).

Водночас, продовжується розвиток наукового напряму графічного кодування (Дичка І.А., Сулема О.К.). Наразі автоматична ідентифікація на основі машиночитаних графічних кодів розширена з чорно-білих штрихкодів на багатоколірні матричні коди.

Таким чином, сьогодні наукова школа об’єднує науковців, які проводять дослідження, що спрямовані на всебічне вирішення глобальної наукової задачі – формування, подання та оброблення мультимодальних даних про об’єкти дослідження, пошуку та обліку для широкого кола застосувань.

Найбільш вагомі результати за 5 років

  • Розроблено теоретичні засади подання та оброблення темпоральних мультимодальних даних – алгебраїчну систему агрегатів (АСА) та концепцію мультиобразу.
  • Розроблено парадигму програмування мультиобразів та мову програмування ASAMPL для оброблення темпоральних мультимодальних даних.

Міжнародне визнання наукової школи

Членство у міжнародних та національних наукових організаціях:

  • Міжнародна організація зі стандартизації, комітет ISO / IEC JTC 1 / SC 34 «Document description and processing languages» (Сулема Є.С.)
  • Національний технічний комітет зі стандартизації «Інформаційні технології», ТК 20 (Сулема Є.С.)
  • Міжнародний інститут з інформатики та систематики – International Institute of Informatics and Systemics (Сулема Є.С.)
  • Редколегія міжнародного наукового журналу Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics (Сулема Є.С.)
  • Редколегія міжнародного наукового журналу International Journal of Interactive Mobile Technologies (Онай М.В.)

Лекції на запрошення міжнародних партнерів (Сулема Є.С.):

  • Keynote Speaker at the 29th IEEE International Conference on Systems, Signals and Image Processing IWSSIP2016, topic of keynote speech is “Digital Twins Technology: What Is the Future?”, http://iwssip.stuba.sk, Sofia, Bulgaria (online), June 1, 2022.
  • Invited Lecturer, British University in Egypt (https://www.bue.edu.eg/), lecture topic is “Synergy of Digital Twins, Mulsemedia, and Neural Networks: is there any future for it?”, Cairo, Egypt (online), December 5, 2020.
  • Keynote Speaker at the 9th International Conference on Interactive Collaborative and Blended Learning ICBL2020, topic of keynote speech is “Digital Twins Technology for Education 4.0“, McMaster University, Hamilton, Canada (online), October 14, 2020.
  • Visiting Professor at University of Malta, lecture topic is “Multimedia, Mulsemedia and Immersive Technologies”, Msida, Malta, May 7-11, 2018.
  • Visiting Professor at Lappeenranta University of Technology, lecture topic is “Medical Image Processing and Protection”, Lappeenranta, Finland, April 13-20, 2018.
  • Visiting Professor at Cyprus University of Technology, course title is “Multimedia, Mulsemedia and Immersive Technologies”, Limassol, Cyprus, January 22-28, 2017.

Робота у складі постійно діючих та разових спеціалізованих вчених рад із захисту дисертацій докторів та кандидатів наук, а також докторів філософії

Спеціалізована вчена рада Д 26.002.02 (Дичка І.А.).

Захисти членами НШ дисертацій на здобуття ступеня доктора та кандидата наук, а також доктора філософії, 2017-2021

Дисертації на здобуття ступеня доктора наук:

  • Сулема Євгенія Станіславівна, «Методи, моделі та засоби обробки мультимодальних даних цифрових двійників досліджуваних об’єктів», 2020

Дисертації на здобуття ступеня кандидата наук:

  • Онай Микола Володимирович, «Методи та засоби підвищення ефективності реалізації обчислювальних операцій у скінченних полях», 2017
  • Шкурат Оксана Сергіївна, «Методи та інформаційна технологія оброблення архівних медичних зображень», 2020

Дисертації на здобуття ступеня доктора філософії:

  • Радченко Євген Олександрович, «Алгоритмічне та програмне забезпечення систем захисту мультимедійних даних користувачів мережі Інтернет», 2020
  • Сулема Ольга Костянтинівна, «Алгоритмічне та програмне забезпечення процесів автоматичної ідентифікації об’єктів логістики на основі штрихових кодів з трьома градаціями кольору», 2021
  • Юсин Яків Олексійович, “Методи та програмні засоби метаморфічного тестування програмних систем автоматичної кластеризації природномовних текстових даних”, 2023
  • Дичка Андрій Іванович, “Алгоритмічне та програмне забезпечення процесів автоматичної ідентифікації на основі багатоколірних завадостійких штрихових кодів у медичних інформаційних системах”, 2024

Наукові монографії та підручники, 2017-2021

Наукові монографії:

  • Oleshchenko L. Cartographic social network software development for Іnternet user events searching. Global and national development trends digital economy. Collective Monograph. Praha: OKTAN PRINT, 2023, 353 р. (рр. 151-163) еBook ISBN 978-80-88618-10-2. DOI: https://doi.org/10.46489/gandtde-23-29
  • Yevgeniya Sulema, Andreas Pester, Bertrand Laforge, Frederic Andres. Augmented Reality User’s Experience: AI-Based Data Collection, Processing and Analysis. Chapter 2 in book “Augmented Reality and Artificial Intelligence: The Fusion of Advanced Technologies”, pp. 31–46. Springer, 2023
  • Yevgeniya Sulema, Etienne Kerre, “Multimodal Data Representation and Processing Based on Algebraic System of Aggregates”, Chapter 5 in book “Mathematical Methods in Interdisciplinary Sciences” (editor Chakraverty S.), Wiley, USA, 2020, 2 авт. арк.

Підручники:

  • Дичка І.А., Тарасенко В.П., Онай М.В. Основи прикладної теорії цифрових автоматів. К. : В-во “Політехніка”, 2019. 508 с.
  • Легеза В.П, Математичний аналіз. Том 1. К. : В-во “Політехніка”, 2019. 336  с.
  • Легеза В.П, Математичний аналіз. Том 2. К. : В-во “Політехніка”, 2020. 396 с.

Наукові статті

Кількість наукових статтей у виданнях, що індексуються наукометричними базами даних Scopus та/або Web of Science: 188.

  1. Andreas Pester, Yevgeniya Sulema, Ivan Dychka, Olga Sulema. Temporal Multimodal Data Processing Algorithms Based on Algebraic System of Aggregates. Journal “Algorithms”. 2023, 16(4), 186. https://doi.org/10.3390/a16040186 (Scopus)
  2. Yevgeniya Sulema, Andreas Pester, Bertrand Laforge, Frederic Andres. Augmented Reality User’s Experience: AI- Based Data Collection, Processing and Analysis. Chapter 2 in book “Augmented Reality and Artificial Intelligence: The Fusion of Advanced Technologies”. Springer, 2023. (Scopus)
  3. Liubov Oleshchenko. Software Testing Errors Classification Method Using Clustering Algorithms. “Lecture Notes in Networks and Systems”, vol. 703, pp. 553–566. Springer, Singapore, 2023. https://doi.org/10.1007/978-981-99-3315-0_42. (Scopus)
  4. Legeza, V., Neshchadym, O., Drozdenko, L. Determination of Brachistochronous Trajectories of Movement of a Material Point in a One-Dimensional Vector Field. “Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies”, vol 181, pp. 700–708. Springer, Cham, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36118-0_63 (Scopus)
  5. Danyil Peschanskyi, Pavlo Budonnyi, Yevgeniya Sulema, Frederic Andres, Andreas Pester. “Temporal Data Processing with ASAMPL Programming Language in Mulsemedia Applications”, Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 524, pp. 473-485, Springer, Cham, 2023, ISSN 978-3-031-17091-1. (Scopus)
  6. Liubov Oleshchenko. Machine Learning Algorithms Comparison for Software Testing Errors Classification Automation. “Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies”, vol 181, pp. 615–625. Springer, Cham, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36118-0_55 (Scopus)
  7. Inna Saiapina, Halyna Holub, Ivan Kulbovskyi. Improving Noise Immunity of Audio Frequency Track Circuits Using Neural Networks and Data Classification. “Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure”, Part F1379, pp. 696–705. Springer, Cham, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-25863-3_67 (Scopus)
  8. Ivan Dychka, Yevgeniya Sulema, Dmytro Rvach, Liubov Drozdenko. Programming Language ASAMPL 2.0 for Mulsemedia Applications Development, “Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technol.”, Vol. 134, pp. 107–116. Springer, 2022. (Scopus)
  9. Yusyn Y., Zabolotnia T. Metamorphic Testing and Serverless Computing: A Basic Architecture. Journal “Informatica”, 2022, vol. 46(6), pp. 95–104. (Scopus)
  10. Dychka, I., Legeza, V., Oleshchenko, L., Bohutskyi, D. Method Simultaneous Using GAN and RNN for Generating Web Page Program Code from Input Image. “Advances in Intelligent Systems and Computing”, vol 1247, pp. 338–349. Springer, Cham, 2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-55506-1_31
  11. Yevgeniya Sulema, Etienne Kerre. “On Fuzziness in Algebraic System of Aggregates”, in “New Mathematics and Natural Computation”, Vol. 17, No. 1, 2021, pp. 145–152. https://doi.org/10.1142/S1793005721500071. (Scopus)
  12. Ivan Dychka, Olga Sulema, Anton Salenko, Yevgeniya Sulema, “Augmented Reality Application Based on Information Barcoding”, Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 1192, Springer Nature Switzerland AG, 2021, ISSN 2194-5357. (Scopus)
  13. Dychka I., Onai M., Sulema O. Data Compression in Black-Gray-White Barcoding. Radio Electronics, Computer Science, Control, 2020. No 1, P. 125–134. (Web of Science)
  14. Dychka, I.A., Legeza V.P., Onai M.V., Severin A.I. Modified Change-of-basis Conversion Method in GF (2m) // Radio Electronics, Computer Science, Control. 2020. # 2, P. 117-128. (Web of Science)
  15. Sulema, Y., Dychka, I., Sulema O. Multimodal Data Representation Models for Virtual, Remote, and Mixed Laboratories Development, Springer, Lecture Notes in Networks and Systems, 2019, Volume 47, pp. 559-569. DOI: 10.1007/978-3-319-95678-7_62. (Scopus)
  16. Yevgeniya Sulema, Etienne Kerre. On Fuzziness in Algebraic System of Aggregates, Journal “New Mathematics and Natural Computation”, Vol. 17, No. 1, 2021, pp. 145–152. (Scopus)
  17. Yevgeniya Sulema, Abhishek Bhattacharya, Niall Murray, Mulsemedia Data Representation Based on Multi-Image Concept, Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 1192, Springer Nature Switzerland AG, 2021, pp. 480–491. (Scopus)
  18. Sulema Ye. Multimodal Data Processing Based on Algebraic System of Aggregates Relations, Scientific Journal “Radio Electronics, Computer Science, Control”, No 1, 2020, pp. 169-180. (Web of Science)
  19. Radchenko, Y., Dychka, I., Sulema, Y., Suschuk-Sliusarenko, V., Shkurat, O. Steganographic Protection Method Based on Huffman Tree. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, 902, pp. 283–292. (Scopus)
  20. Oksana Shkurat, Yevgeniya Sulema, Viktoriya Suschuk-Sliusarenko, Andrii Dychka, Image Segmentation Method Based on Statistical Parameters of Homogeneous Data Set, Advances in Artificial Systems for Medicine and Education, Springer, Vol. 902, 2019, pp 271-281. (Scopus)

Кількість наукових статтей у виданнях, включених до переліку фахових видань України: 354.

  1. Дичка І.А., Сулема Є.С. Модель подання мультимодальних даних для комплексного опису об’єктів спостереження. Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2020. № 1, С. 53–60.
  2. Sulema Ye.S., Rvach D.V. Models of computation for Digital Twins data processing. Наукові вісти КПІ, 2020. № 2, С. 74–81.
  3. Sulema Ye., Peschanskii V. Timewise data processing with programming language ASAMPL. Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Технічні науки, 2020. Т.31(70), Част.1. № 1, С. 132–137.
  4. Sulema Ye., Glinskii V. Semantics and pragmatics of programming language ASAMPL. Проблеми програмування, 2020. № 1, С. 74–83.
  5. Legeza V.P. Mathematical pendulum model with mobile suspension point. Наукові вісти КПІ, 2020. № 4, С. 35–41.
  6. Dychka I., Sulema Ye., Bukhtiiarov Iu. Digital Twin Information Technology for Biomedical Data Complex Representation and Processing. Вісник Херсонського національного технічного університету, 2019. № 3 (70), С. 112–119.
  7. Dychka I.A., Sulema Ye.S. Ordering Operations in Algebraic System of Aggregates for Multi-Image Data Processing. Наукові вісті КПІ, 2019. № 1, С. 15–23.
  8. Onai M.V., Sulema O.K., Dychka A.I. Data Encoding Based On Tricolor Matrix Barcodes. KPI Science News, 2019. Vol. 2, P. 37–45.
  9. Dychka I.A., Sulema Ye.S. Logical Operations in Algebraic System of Aggregates for Multimodal Data Representation and Processing. Наукові вісті КПІ, 2018. № 6, С. 44–52.
  10. Shkurat O.S., Sulema Ye.S., Dychka A.I. Complicated Shapes Estimation Method for Objects Analysis in Video Surveillance Systems. Наукові вісті КПІ, 2018. № 3, С. 53–62.

Патенти на винаходи, ліцензійні угоди

  • Легеза В.П., Дичка І.А., Хомічак Л.М. Спосіб вибору енергозберігаючого профілю верхньої будови дорожнього полотна – ЛДХ / Патент України на корисну модель №119867, опубл. 10.10.2017, Бюл. №19/2017; опис – 8 стор.
  • Легеза В.П., Дичка І.А. Спосіб розміщення та закріплення довгомірних вантажів на зчепі залізничних платформ // Патент України на корисну модель №122786, опубл. 25.01.2018, Бюл. №2, опис 5 стор.

Впровадження результатів в економіку та освіту

Результати досліджень впроваджено в навчальний процес при викладанні дисциплін «Програмне забезпечення систем автоматичної ідентифікації», «Мультимедійні інтерфейси та 3D візуалізація», «Технології оброблення цифрових зображень та сигналів» для студентів спеціальностей 121 Інженерія програмного забезпечення.

Участь у виставках, конкурсах інноваційних проєктів, хакатонах

  • Команда студентів з КП-13 Phroggers (Горобець Нікіта, Ніколіна Марія, Скопик Гліб, Тектов Аліко) отримали срібну медаль на Національному конкурсі комп’ютерних проєктів “INFOMATRIX UKRAINE 2024”. Мета проєкту полягала у створенні інформаційно-комунікаційної системи, що сприятиме підвищенню ефективності комунікації між мешканцями та службами міста задля загального покращення міського середовища.
  • Проєкт “Poket KPI” (2023), розроблений студентами КП-01 Трофимовим Данілом та Шевченко Кирилом, посів перше місце в конкурсі стартапів Sikorsky Challenge Junior 2023.
  • Проєкт “Colorizer” (2023), розроблений студенткою Катериною Тарелкіною, посів третє місце у фіналі Boot Camp з міжнародного співробітництва у сфері підприємництва для сталого розвитку. Конкурс проводився в рамках міжнародного проєкту “Resilience of Education: Sustainability and Cooperation for Ukrainian Universities”.
  • Проєкт «Shot analyzer» (2018). Виконавці проєкту, магістранти Іващенко Михайло та Охрімчук Денис, отримали премію Президенського фонду Леоніда Кучми «Україна».
    • Автоматизований комплекс «Shot analyzer» має на меті підвищення ефективності процесу тренування снайперів на відкритих полігонах. Аналіз зображення мішені, в яку здійснюються постріл, відбувається у режимі реального часу: виконується ідентифікація та позиціонування мішені на загальній сцені, ідентифікація та позиціонування влучень у мішень. Система реагує на зміни сцени, якщо такі відбулись (зміни світла, орієнтації мішені, орієнтації камери тощо). Також під час роботи системи відбувається взаємодія із користувачем, в результаті чого оброблені дані потрапляють на пристрій, за допомогою якого здійснюється підключення до системи. Програмний комплекс має конкурентні переваги, пов’язані з  використанням  розробленого аналітичного модулю, який використовує технології  штучного інтелекту та комп’ютерного зору.
    • Статус проєкту: розроблено бізнес-модель та створено демоверсію системи, яку було представлено на фіналі Конкурсу оборонних технологій Sikorsky Challenge 2019.

Наукові семінари та конференції, організовані спільно з міжнародними партнерами:

  • Workshop “Data retrieval, presentation and analysis of taste and flavour data” at the Experiment@ International Conference – expatWS’21, Portugal (online), November 24, 2021;
  • International Workshop on Cross Reality, Artificial Intelligence, and Online Learning within the 18th International Conference on Remote Engineering and Virtual Instrumentation (REV2021), Hong Kong, China (online), February 24, 2021;
  • Mixed Reality Applications for Industry and Education (MIRINDE) Special Session of the International Conference on Interactive Mobile Communication, Technologies and Learning IMCL2019, 31 October – 1 November, 2019, Thessaloniki, Greece;
  • Augmented Reality and Immersive Applications (ARIA) Special Session of the International Conference on Interactive Mobile Communication, Technologies and Learning IMCL2017, 30 November – 1 December, 2017, Thessaloniki, Greece.