Принципи створення автоматизованої геоінформаційно-енергетичної системи (АГІЕС) на базі оптико-електроніки. Метод паралельного векторно-матричного множення як перспективний метод обробки інформації у АГІЕС. Підвищення обчислювальної продуктивності.
Аннотация к работе
У рамках рішення задач територіального управління і енергетичного забезпечення важливим є створення автоматизованої геоінформаційно-енергетичної системи (АГІЕС) на рівні міста, області, регіону, країни тощо, що дозволить на основі інформаційно-енергетичної складової впроваджувати, окрім відомих геоінформаційних систем екологічного моніторингу довкілля, також системи управління промисловими підприємствами та транспортом, медичними, науково-освітніми, правоохоронними, комунальними, фінансовими, земельними та іншими галузями і дозволить створити систему для відеоспостереження та обробки відеоданих. Геоінформаційно-енергетична система є глобальним засобом прискорення науково-технічного прогресу у звязку із її широким розповсюдженням, загальнодоступністю та високими показниками якості передачі та обробки інформації, що досягається завдяки інтегруванню у широко розгалужену систему передачі електроенергії спеціалізованого провідника, який конструктивно поєднує середовища розповсюдження інформації та енергії, а саме волоконно-оптичну лінію звязку, охоплену металевим провідником електроенергії. Виходячи із вищесказаного, актуальною є задача створення автоматизованої геоінформаційно-енергетичної системи, побудованої за принципами оптико-електронних паралельно-ієрархічних технологій, та дослідження передачі і обробки інформації у ній, що дає можливість застосування нових принципів і методів паралельної обробки та якісної передачі інформації. Для досягнення поставленої мети вирішенню підлягають такі задачі: - Проаналізувати сучасний стан та напрямки розвитку автоматизованих геоінформаційних систем, систематизувати концепції та підходи до створення паралельно-ієрархічних методів і засобів обробки та передачі інформації з метою створення автоматизованої геоінформаційно-енергетичної системи. Вперше одержано моделі автоматизованої геоінформаційно-енергетичної системи шляхом застосування новітньої оптико-електронної бази, які дозволяють створити єдину базу знань в запропонованих галузях, забезпечити швидкісний і якісний обмін інформацією, а також розширити функціональні можливості такої системи.
Список литературы
За матеріалами дисертаційної роботи опубліковано 24 друкованих праць. З них 8 статей в наукових спеціалізованих виданнях, затверджених ВАК України [1-8], 5 статей у збірниках науково-технічних конференцій [13-17], 7 наукових робіт в збірниках тез доповідей науково-технічних конференцій [18-24], отримано 4 патенти на винахід [9-12].
Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається із вступу, чотирьох розділів, загальних висновків, списку використаних джерел і додатків. Загальний обсяг дисертації складає 168 сторінок, з яких основний зміст викладено на 144 сторінках друкованого тексту, дисертація містить 44 рисунки, 3 таблиці. Список використаних джерел складається із 125 найменувань.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі наведено загальну характеристику дисертаційної роботи, обґрунтовано її актуальність, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну і практичну цінність отриманих результатів.
У першому розділі проаналізовано сучасний стан геоінформаційних систем, вказані особливості розробки автоматизованої геоінформаційно-енегетичної мережі. Визначено, що при зростаючих потребах суспільства у енергетичних ресурсах, постає потреба у широко розповсюдженому інформаційному середовищі, яке забезпечувало б якісний, швидкісний та завадостійкий обмін інформацією. Для реалізації єдиного середовища одночасного розподілення інформації та енергії пропонується створення автоматизованої геоінформаційно-енергетичної мережі (АГІЕС) на основі оптико-електронної бази.
АГІЕС - це інформаційна система, що забезпечує збирання, зберігання, обробку, доступ, відображення та розповсюдження просторово-координованих даних та забезпечення електроенергією необхідних складових системи.
Представлено класифікаційний аналіз АГІЕС та вказано переваги та недоліки використання такої системи. Серед переваг можна виділити: швидкісний, якісний та стабільний обмін великими обємами інформації на далекі відстані без ретрансляції завдяки використанню волоконно-оптичних ліній як засобу передачі інформації; широка розповсюдженість та загальна доступність мережі завдяки використанню вже існуючої енергетичної мережі, на базі якої пропонується створювати АГІЕС; автономність системи в інформаційно-енергетичному аспекті; сумісність із іншими мережами та системами. Основний недолік АГІЕС на етапі її впровадження - це необхідність заміни старих інформаційних та енергетичних комунікацій новими спеціалізованими провідниками з інтегрованими середовищами розповсюдження інформації та енергії (фірми-виробники: Draka, Samsung, Fujikura, Wiretec). Але оскільки доступна на сьогоднішній день технічна база не дозволяє використовувати старі енергетичні та телефонні лінії комутації у задачах передавання великих обємів даних, можна стверджувати, що вказаний недолік та відносно висока вартість волоконно-оптичного обладнання повною мірою компенсується надійністю та експлуатаційними характеристиками створеної на цій базі інформаційно-енергетичної мережі.
АГІЕС може використовуватись у різних галузях діяльності, таких як: транспортна, медична, науково-освітня, правоохоронна, комунальна, фінансова, земельна, управління промисловими підприємствами тощо, і дозволяє побудувати систему відеоспостереження та обробки відеоданих. Система надає можливість управління, моніторингу та координації на різних рівнях ієрархії, таких як окрема структура (підприємство, ВУЗ і т.ін.), місто, область, регіон, країна тощо.
Проаналізовано сучасний стан та перспективи розвитку інформаційних технологій для автоматизованої геоінформаційно-енерегтичної системи, обґрунтовано потребу паралельних методів передачі та обробки інформації в автоматизованій АГІЕС.
Постійно зростаючі вимоги до обробки сигналів в реальному часі і до підвищення швидкодії апаратури призводять до необхідності створення обчислювальних структур із новою архітектурою, спроможних із дуже великою швидкістю обробляти великі масиви даних. Електронні прилади впритул наблизились до своєї фізичної межі швидкодії, тому вирішення задач паралельної обробки інформації цілком залежить від розробки та застосування високошвидкісних і цілком паралельних інтелектуально-обчислювальних процесів.
У другому розділі запропоновано принципи створення АГІЕС відповідно до вказаної в першому розділі класифікації, а саме АГІЕС науково-освітніх і бібліотечних ресурсів та АГІЕС медичного призначення, які є вдосконаленням принципів розробки геоінформаційних систем (ГІС). Розроблені моделі є більш розповсюдженими, дозволяють швидкісний та якісний обмін великими масивами інформації, є загальнодоступними і в той же час поділяються на спеціалізовані блоки, що дозволяє централізоване управління та моніторинг системою на різних рівнях ієрархії.
Представлено орієнтовні етапи проходження та обробки інформації у АГІЕС (рис. 1).
Інформація в геоінфрмаційно-енергетичних системах передається за допомогою ліній звязку (ЛЗ). У випадку створення АГІЕС використовуємо волоконно-оптичні лінії звязку із спеціалізованим провідником, що забезпечує швидкісну та якісну передачу великих обємів даних та електроживлення електричних складових АГІЕС.
Прийнята з ЛЗ інформація направляється до блоку отримання інформації (БОІ) із зовнішніх пристроїв або із пристроїв АГІЕС. На наступному етапі відбувається фільтрація, попередня обробка та декодування інформації у блоці БФПД.
Розмежування інформації по напрямках та визначення каналів, в яких повинна відбуватись обробка, виконується на наступному етапі у блоці направлення передачі (БНП).
В подальшому інформація надходить безпосередньо до блоку обробки інформації (БОБІ), який структурно складається із ряду обчислювальних приладів та пристроїв, взаємозвязків та взаємовпливів між ними.
Надалі інформація надходить до блоку аналізу результуючих даних та прийняття рішення (БАРД), в якому відбувається формування відповідної реакції на запит та блоку кодування й направлення вихідної інформації (БКН) для подальшої її обробки до користувача оптичними каналами ЛЗ.
В дисертаційній роботі, окрім запропонованих принципів створення АГІЕС, більш детальну увагу приділено також таким блокам із етапів проходження інформації у АГІЕС, як БКН та БФПД. При цьому запропоновано завадостійкі алгоритми паралельно-ієрархічного Q-перетворення, виконано їх програмне моделювання та імітацію каналу передачі інформації із визначенням завадостійкості методу.
Позначаючи оператор -перетворення через математична модель паралельно-ієрархічного (ПІ) перетворення на основі -розкладання запишеться в такому вигляді:
де - кількість ієрархічних рівнів, та - хвостові елементи ПІ мережі, побудованої на основі -ряду.
На основі -ряду початкові значення масиву на кожному ієрархічному рівні утворюють послідовності: ПІ : ПІ : Для зменшення часових затрат, що йдуть безпосередньо на -перетворення введемо поріг точності P, що являє собою оптимальне середнє значення елементів мережі та обчислюється за формулою: P=round( ,n),(1)
де round(х,n)- оператор математичного округлення виразу х до n знаків після коми.
У випадку застосування виразу (1) до всієї інформаційної послідовності, що обробляється, отримаємо значне покращення часових характеристик оброблення інформації, і як наслідок - меншу завантаженість апаратних засобів. З метою підвищення завадостійкості методу Q-перетворення введемо поняття динамічного порогу, який можна описати виразом: РД= , де n1, n2, …, nm - параметр оператору математичного округлення, що змінюється динамічно;
m - кількість змін параметру n.
У даному випадку при прямому Q-перетворенні на кожному етапі обробки даних визначаються такі значення порогів, при яких зворотне перетворення відбуватиметься без спотворення. При цьому, при обчисленні порогу беруться до уваги значення хвостових елементів суміжних -рядів.
Крім того, більш детально розглянутий блок БОБІ із етапів проходження та обробки інформації у АГІЕС (див. рис. 1), для якого запропоновано перспективні методи паралельного перетворення інформації у АГІЕС, а саме створення паралельного векторно-матричного помножувача (рис. 2).
Запропоновані методи дозволяють розширити діапазон представлення вхідних даних в разів за рахунок організації матричного обчислення у формі з плаваючою комою, а розроблені паралельні структури на їх базі дозволяють на порядок підвищити продуктивність обробки інформації.
Для цих методів розроблено паралельні алгоритми та на їх основі оцінено загальний час векторно-матричного множення, тобто: Тв-м1п.к.=(М2 М3 Р 4 N(4Р 4М МР 11)) , , де N - розмірність матриці та вектора;
М - кількість розрядів, відведених під мантису, Р - кількість розрядів, відведених під порядок, - параметр часу кроку обробки одного розрядного зрізу (РЗ).
Оцінено основні характеристики векторно-матричного множення шляхом визначення коефіцієнта прискорення паралельних методів відносно їх послідовних аналогів, де отримано такі послідовності: , .
Встановлено, що метод паралельного векторно-матричного множення з матрицею часткових добутків є більш ефективним порівняно з іншим запропонованим методом.
При порівнянні обраного більш ефективного методу паралельного векторно-матричного множення з матрицею часткових добутків з відомим цілочисельним методом векторно-матричного множення, який послужив основою для розробки методу з формою подання даних із плаваючою комою, отримаємо розширення діапазону подання вхідних даних, що визначається за коефіцієнтом k: , навіть при Р=4, а L=4P діапазон елементів початкових матриці А та вектора b збільшиться в 215 разів.
У третьому розділі розроблено структурну та архітектурну організацію АГІЕС відповідно до вказаної у дисертації класифікації та запропоновані АГІЕС медичного призначення та науково-освітніх та бібліотечних ресурсів.
Запропонована АГІЕС медичного призначення (рис. 3) націлена на реалізацію на оптико-електронній базі із застосуванням ВОЛЗ та при її використанні надає ряд переваг та можливостей, а саме: - створення єдиної бази, в якій міститься та весь час поповнюється інформація про стан здоровя людини, що оптимізує процес визначення діагнозу лікарем;
- віддаленого контролю за станом здоровя людини, діагностування, дистанційного отримання кваліфікованої консультації лікаря, дистанційного поповнення своєї бази людиною показниками стану організму тощо;
- управління, моніторингу та координації системи на різних рівнях ієрархії;
- відеозвязку та проведення дистанційних консиліумів лікарів.
Особливістю АГІЕС медичного призначення є інтегрування в неї біопроцесорного таймера-годинника (патент № UA46070C2). Вказаний прилад дозволяє вимірювати та фіксувати певні показники стану організму, а інтегрування цього приладу в АГІЕС та налагодження системи дистанційного звязку дозволяє отримати ряд переваг, вказаних вище.
Крім того, у третьому розділі приведено принцип реалізації завадостійкого прямого та зворотного Q-перетворення, що входить до певних етапів передачі та обробки інформації в АГІЕС (див. рис. 1), на основі яких проведено аналіз завадостійкості методу.
Розроблено структурні схеми для реалізації на оптико-електронній базі розглянутих в другому розділі перспективних методів паралельного векторно-матричного множення, які також запропоновані для використання у АГІЕС на певних етапах передачі та обробки інформації (див. рис. 1).
Оскільки параметр часу кроку обробки одного РЗ оцінюється як (2) де - затримка сигналів у базових матричних логічних елементах, то з урахуванням формули (2) маємо наступні значення часу векторно-матричного множення на структурі паралельного помножувача з плаваючою комою відповідно для методу із формуванням матриці часткових добутків (3) та із формуванням вектора часткових добутків (4): Тв-м1п.к.=(М2 М3 Р 4 N(4Р 4М МР 11)) , (3)
Тв-м2п.к.= . (4)
У четвертому розділі приведено результати моделювання запропонованого завадостійкого методу Q-перетворення, який використовується на певних етапах передачі та обробки інформації в АГІЕС (див. рис. 1).
На основі засобів MATHLAB проведено аналіз запропонованого методу та встановлено, що показник імовірності виникнення помилки для запропонованого завадостійкого методу на 11% кращий порівняно із відомими завадостійкими методами. Проведено дослідження пропускної здатності каналу С (рис. 4) та ентропії Н (рис. 5), де встановлено, що запропонований метод дає хороші показники пропускної здатності каналу, що прямує до 1, та ентропії, що прямує до 0.
З використанням розробленого програмного комплексу проведено імітацію передачі даних у каналі звязку із завадами різного розподілу та ряд експериментів для визначення рівня завадостійкості використання Q-перетворення інформації у АГІЕС. Отримані результати такого експерименту показані у табл. 1, де у першій колонці відповідно до кожного виду шуму (Гаусівського та рівномірного) подано зображення із певною кількістю завад, а у другій - накладення аналогічної інтенсивності шуму на еталонне закодоване зображення методом Q-перетворення, а потім проведено декодування. У ході проведення експериментів розроблена система перевірялась на загальнодоступній Манчестерській базі даних зображень облич [manch intern]. Ця база була створена в Манчестерському Університеті та використовувалась для різноманітних експериментів, наприклад для розпізнавання облич (Lanitis та ін., 1995).
Звичайне зашумлення Декодування після зашумлення Звичайне зашумлення Декодування після зашумлення
100000 (~19%) 250000 (~48%)
Для кількісної оцінки та порівняння отриманих результатів було проведено кореляційний аналіз отриманих зображень, що подано на рис. 6. Встановлено, що у випадку Гаусівського зашумлення різниця коефіцієнтів кореляції зашумлення зображення та його кодового еквівалента буде становити: k= kk- кн=0.91-0.57=0.33, тобто 33%, де кк - коефіцієнт кореляції зображення при декодуванні після зашумлення з Гаусівським розподіленням із еталонним, кн - коефіцієнт кореляції зашумленого зображення із еталонним.
У випадку рівномірного зашумлення відповідна різниця коефіцієнтів становитиме: k=кн-кк=0.84-0.42=0.42, тобто 42%, де кк - коефіцієнт кореляції зображення при декодуванні після зашумлення з рівномірним розподеленням із еталонним, кн - коефіцієнт кореляції зашумленого зображення із еталонним.
Декодоване після зашумлення зображення є ближчим до еталонного, ніж зашумлене зображення із аналогічним рівнем шуму, при якому ще відбувається відтворення зображення, у середньому на (33% 42%)/2=37,5%.
Крім того, у четвертому розділі присвячено також увагу порівнянню та визначенню продуктивності запропонованих перспективних методів паралельного векторно-матричного множення у формі з плаваючою комою.
При оцінці приведеної продуктивності паралельного векторно-матричного помножувача визначено кількість бітових операцій О, що виконуються процесором, за час внутрішнього такту обчислення, що представляє собою час виконання бітового додавання, який співпадає в даному випадку з затримкою розповсюдження сигналів у схемі
Причому
де S - кількість внутрішніх тактів обчислень за час обчислення Т.
На основі вказаних виразів проведено порівняльний аналіз варіантів розроблених та відомих структур паралельного векторно-матричного помножувача, враховуючи залежність їх параметрів тільки від розмірності N матричних операндів, що обробляються, та розрядності їх елементів. Таким чином, продуктивність векторно-матричного помножувача з плаваючою комою з формуванням матриці часткових добутків можна оцінити як обєм обчислень типу множення та додавання чисел з плаваючою комою за одиницю часу: , а продуктивність другого векторно-матричного помножувача з плаваючою комою з формуванням вектора часткових добутків можна оцінити як обєм обчислень типу множення та додавання чисел з плаваючою комою за одиницю часу: .
Так, покладаючи t=10-9с, N=103, М Р 2=64, отримаємо, що добуток N-вимірного вектора на N?N-вимірну матрицю може бути отриманий з продуктивністю 103 MFLOP, що добре узгоджується з іншими пристроями обчислювальних і пошукових систем та може бути використано для побудови оптоелектронних спеціалізованих процесорів обробки оптичних сигналів та зображень. Для порівняння використано основні параметри спеціалізованих процесорів, з яких очевидно, що продуктивність обчислень векторно-матричного множення при значенні N=100 одного з найкращих спеціалізованих процесорів ST-100 фірми “Star” складає 100 MFLOP, що на порядок нижче, ніж в запропонованій структурі векторно-матричного помножувача.
Встановлено, що продуктивність обчислень векторно-матричного множення зростає при збільшенні кількості елементів (розрядності) матриці та вектора (N); продуктивність обробки на векторно-матричному помножувачі зростає обернено пропорційно до зростання розрядності мантиси М; структура векторно-матричного помножувача з формуванням матриці часткових добутків має більшу продуктивність, ніж структура з формуванням вектора часткових добутків при використанні порівняно великої розрядності мантиси М.
ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ ТА ВИСНОВКИ
У дисертаційній роботі виконані дослідження, що спрямовані на підвищення продуктивності та завадостійкості паралельних методів передачі та обробки інформації та реалізації автоматизованої оптико-електронної геоінформаційно-енергетичної системи. Ці дослідження є внеском у подальший розвиток теорії автоматизованих систем та систем геоінформаційного управління, оскільки доводять, що використання розглянутих методів передачі та обробки інформації дозволяє підвищувати технічні характеристики вказаних систем.
Основні результати дисертаційної роботи полягають у наступному: 1. Проведено аналіз і систематизацію концепцій та підходів до створення геоінформаційних систем і паралельних методів передачі та обробки інформації у них, що дозволило сформулювати принципи побудови АГІЕС. Розглянуто концепції створення АГІЕС на базі новітніх оптико-електронних технологій, що дозволяє обєднати у єдиний універсальний інформаційно-енергетичний простір різні бази знань, виконувати швидкісний та якісний обмін інформацією, відеоспостереження і забезпечувати необхідною енергією, а також розширити область застосування та функціональні можливості.
2. Вперше одержано дві спеціалізовані моделі АГІЕС та розроблено їх структурну та архітектурну організацію відповідно до призначення, які дозволяють обєднати у єдиний інформаційно-енергетичний простір різні бази знань у запропонованих галузях, виконувати швидкісний і якісний обмін інформацією та забезпечувати необхідною енергією, що дає можливість розширити область застосування АГІЕС.
3. Подальшого розвитку дістав паралельно-ієрархічний метод Q-перетворення для АГІЕС, який забезпечує підвищення завадостійкості шляхом використання динамічного порогу, який змінюється в процесі обробки даних і дозволяє підвищити завадостійкість на 11%.
4. Вдосконалено метод паралельного векторно-матричного множення як перспективного методу перетворення інформації для АГІЕС шляхом проведення обчислень у формі з плаваючою комою, що дозволяє значно розширити діапазон подання даних в порівнянні із відомими цілочисельними методами.
5. Запропоновано структурну модель паралельного векторно-матричного помножувача для АГІЕС, яка характеризується підвищенням на порядок обчислювальної продуктивності за рахунок здатності багатовимірної архітектури підтримувати максимально можливий паралелізм обчислень та введення до розгляду як локальних, так і глобальних звязків між процесорними елементами.
6. На базі модифікованого методу Q-перетворення проведено програмне моделювання та проаналізовано завадостійкість методу при дії шумових завад різного розподілу. Отримані конкретні дані, які дозволили наочно описати всі етапи процесу прямого та зворотного Q-перетворення. Встановлено, що декодоване після зашумлення зображення є ближчим до еталонного, ніж зашумлене зображення із аналогічним рівнем шуму в середньому на 37,5%.
7. Результати досліджень, отримані в дисертаційній роботі, застосовано на Державному науково-виробничому підприємстві „Автотелтранс” та Державному підприємстві „Машинобудівна фірма „Артем””. Окремі теоретичні результати дисертаційної роботи впроваджені в навчальний процес на кафедрі телекомунікаційних технологій та автоматики Київського університету економіки та технологій транспорту. Впровадження підтверджуються відповідними актами.
2. Кожемяко В.П., Заболотна Н.І., Маліночка (Шевченко) О.В. Високопродуктивний спецпроцесор для обчислення векторно-матричного добутку з плаваючою комою // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. - 2004. - №1. - С. 116-119.
3. Кожемяко В.П., Заболотна Н.І., Маліночка (Шевченко) О.В. Аналіз методів векторно-матричного множення у формі з плаваючою комою // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2004. - №2(8). - С. 14-19.
4. Кожемяко В.П., Домбровський О.Г., Івасюк І.Д., Шевченко О.В., Дусанюк С.В., Білан С.С., Кожемяко А.В. Оптико-електронна геоінформаційно-енергетична система тотального тестування і оптимального управління науково-освітянськими і бібліотечними ресурсами для створення і розвитку централізованої бази знань // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2005. - №1(9). - С. 5-10.
5. Тимченко Л.І., Шевченко О.В., Кокряцька Н.І., Шевченко С.А., Поплавський О.А. Моделювання модифікаційних алгоритмів визначення координат зображень лазерних пучків // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2005 - №2(10). - С. 23-30.
6. Кожемяко В.П., Шевченко О.В., Шевченко С.А., Кобзаренко Р.Л. Спосіб повороту зображення на екрані матричного індикатора на заданий кут // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2006. - №1(11). - С. 43-46.
7. Шевченко О.В. Моделювання оптико-електронної геоінформаційно-енергетичної системи // Збірник наукових праць КУЕТТ. Серія „Транспортні системи і технології”. - 2006. - № 10. - С. 205-211.
8. Кожемяко В.П., Павлов С.В., Шевченко О.В., Дмитрук В.В. Оптико-електронна геоінформаційно-енергетична система біомедичного призначення // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2006. - №2(12). - С. 192-196.
9. Патент України 12866U МПК G06K9/00. Спосіб повороту зображення на екрані матричного індикатора на заданий кут // Кожемяко В.П., Тимченко Л.І., Маліночка (Шевченко) О.В., Хейреддин Самі Важих. - Заявлено 18.05.2005; опубл. 15.03.2006. Бюл. № 3, 2006 р.
10. Патент України 18684U МПК Н04N7/173. Оптико-електронна геоінформаційно-енергетична система з біопроцесорним таймером-годинником // Кожемяко В.П., Прудивус П.Г., Шевченко О.В, Шевченко С.А., Кожемяко А.В., Кожемяко К.В., Дмитрук В.В. Заявлено 23.05.2006; опубл. 15.11.2006. Бюл. № 11, 2006 р.
12. Патент України 19235U МПК Н04М7/50. Оптоелектронний перетворювач напруги в код // Кожемяко В.П., Тимченко Л.І., Шевченко О.В., Шевченко С.А. Заявлено 18.05.2006, опубл. 15.12.2006. Бюл. № 12, 2006 р.
13. Заболотна Н.І., Шолота В.В., Маліночка (Шевченко) О.В. Оптоелектронний спецпроцесор для визначення геометричних ознак оптичних зображень // Матеріали ІІ Міжнародної науково-практичної конференції „Динаміка наукових досліджень 2003”. Сучасні інформаційні технології. - Дніпропетровськ, 2003. - Т. 29. - С. 10-12.
14. Маліночка (Шевченко) О.В., Сокол С.М., Дроненко О.В. Оптоелектронний цифровий ітераційний спецпроцесор для розвязання систем лінійних алгебраїчних рівнянь // Матеріали VII Міжнародної науково-практичної конференції „Наука і освіта 2004”. Сучасні інформаційні технології. - Дніпропетровськ, 2004. - Т. 72. - С. 12-14.
15. Заболотна Н.І., Шолота В.В., Маліночка (Шевченко) О.В., Костюк С.В. Паралельні методи векторно-матричного множення за „технікою” оптичних цифрових обчислень // Матеріали Першої Міжнародної науково-практичної конференції „Науковий потенціал світу 2004”. Сучасні інформаційні технології. - Дніпропетровськ, 2004. - Т. 58. - С. 4-7.
16. L.I. Tymchenko, O.V. Malinochka (Shevchenko) Parallel hierarchical networks in communications // Next-Generation Communication and Sensor Networks “Communication Networks I”. - Boston (USA), 2006. - Vol. 6387. - 17 р.
17. Кожемяко В.П., Павлов С.В., Шевченко О.В., Шевченко С.А. Принципи створення геоінформаційно-енергетичної оптико-електронної мережі // Материалы XXV научно-практической конференции “Применение лазеров в медицине и биологии”. - Луцк, 2006. - С. 113-114.
18. Маліночка (Шевченко) О.В., Соломко Л.Ю. Оптоелектронний цифровий ітераційний спецпроцесор для розвязання систем лінійних алгебраїчних рівнянь // Тези студентських доповідей ХХХІІ науково-технічної конференції професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів університету. - Вінниця, 2003. - С. 142.
19. Заболотна Н.І., Шолота В.В., Маліночка (Шевченко) О.В. Оптимізація оптоелектронних векторно-матричних перемножувачів для складних інформаційно-обчислювальних систем // Тези доповідей VII міжнародної науково-технічної конференції „Контроль і управління в складних системах”. - Вінниця, 2003. - С. 72.
20. Маліночка (Шевченко) О.В. Оптоелектронний векторно-матричний помножувач з плаваючою комою //Тези студентських доповідей ХХХІІІ науково-технічної конференції професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів університету. - Вінниця, 2004. - С. 126.
21. Тимченко Л.І., Маліночка (Шевченко) О.В. Імовірнісна модель паралельного методу кодування на основі пірамідально-лінійного кодування // Тези доповідей ІІІ науково-практичної конференції КУЕТТ „Проблеми та перспективи розвитку транспортних систем: техніка, технологія, економіка і управління” Сер. „Техніка, технологія”. - Київ, 2005. - С. 165-167.
22. Тимченко Л.І., Маліночка (Шевченко) О.В., Ярославський Я.І. Підвищення інтелектуальності мережі на основі інтелектуально-статистичних маршрутизаторів // III Міжнародна конференція “PHOTONICS-ODS 2005”. - Вінниця, 2005. - С. 46-47.
23. Кожемяко В.П., Шевченко О.В. Архітектурна реалізація телекомунікаційного середовища біопроцесорних інтелектуальних таймерів у оптико-електронних ГІЕС // Тези доповідей ХІІІ міжнародної конференції з автоматичного управління „Автоматика 2006”. - Вінниця, 2006. - С. 437.
24. Шевченко О.В. Модифіковані алгоритми визначення координат зображень плям лазерних пучків // Тези LXVI Міжнародної науково-практичної конференції „Проблеми та перспективи розвитку залізничного транспорту”. - Дніпропетровськ, 2006. - С. 350-351.