There are some limits on cost and efficiency for large amount of data in RDBMS, and NoSQL is starting to gain popularity. In medical institutions, data forms are different between organizations, and that makes difficulty for interoperability between organizations. In this paper we focused on performance issues between RDMBS and NoSQL in medical documents. We had built two different environment and had experiment comparative analysis of NoSQL with RDBMS based on medical data. We used medical HL7 FHIR as a medical data standard. Also YCSB benchmark tool was used for performance comparison. Experiments shows that NoSQL has better performance in large amounts of medical data processing systems that have over 10,000~100,000 records.
This paper introduces a sea environmental monitoring system for measuring pH,DO, level and temperature. This system is developed using a personal computer(PC) and multiple single board computers. A PC communicates with the single board computers by awireless communication method and transfers data to another personal computer for processing data by a modem. The values of pH,Do,level and temperature, which are basic components to estimate sea environment, are real-timely processed in the single board computer at each stations, and transferred to the monitoring PC. These data are graphically shown on the PC monitor and logged on the data processing system in the form of file. Using the wire and wireless communication system, user can constantly analyze the acquired data and detect the sea contamination.
In this paper, we discuss the development of monitoring system with data process equipment which transfers data from Remote Terminal Unit(RTU) to monitoring computer. The RTUs sense temperature, pressure and PLC(Programmable Logic Controller) nodes conditions of scrubber in semiconductor manufacture processing. The data Process equipment is connected every RTU and a monitoring computer through serial communication. This equipment receives informations from RTU, process data, and transfers them to monitoring computer. To avoid congestion in data communication, task scheduling algorithm used RT O/S(Real-Time Operating System) is embedded in ROM which is a part of data Process equipment.
A prototype of combustion zone monitoring system as been developed and installed into tuyeres of the blast furnace. The system consists of CCD(charge coupled device) cameras, sonic flow meters, an image processor and a personal computer. The personal computer collects raceway luminance data and operational data from the image processor that is connected to the color CCD camera from the blast furnace process computer, respectively. In addition, the sonic flow meters supply coal injection rate data to the personal computer. Then, the personal computer evaluates the combustion conditions with the raceway inspection algorithm. This integrated monitoring system allows us to detect abnormal raceway conditions and the clogging status of coal injection pipe. The image processing techniques of the system enable us to effectively monitor unburnt coal sticking to tuyere tip and injection lance wear conditions. Such a developed system ensures rapid and precise raceway inspection. The image processing capability of the system has helped operator to early detect both the unburnt coal sticking problem and the errosion problem of injection lance. Furthermore, the system could control the abnormal raceway condition based the the analysis results obtained from combustion monitoring.
Modern day despite technology advancements that manufacture a new generation of mobile devices with generous resources, the fact that they can offer only limited processing capacity still remains a painful experience. So far, a number of research studies have been carried out, trying to eliminate problems arising from shortcomings in the connection between thin clients and cloud networks, yet little have been found efficient. In this paper, we present a novel approach, taking advantage of collaboration of thin and thick clients, particularly aiming at optimizing data distribution by splitting data and utilizing cloud computing (CC) resources so that expected Quality-of-Service (QoS) requirements can be met. Moreover, we conduct simulations to evaluate our approach. Our results evaluation shows that our approach has better performance than existing approaches.
As the Internet of Things evolves, various IoT services are provided. IFTTT is an abbreviation for If This Then That and refers to a service that links different web-based services. This paper proposes a system that generates and manages rules that combine the possibility of IFTTT service and the real-time event processing according to the concept of IoT service. Conventional database-based data processing methods are burdened to process a lot of data of IoT devices coming in real-time. The IoT device's data can be classified into formal data such as the amount of power, temperature value and position information, and informal data such as video or image data. Thus, this system classifies the data stream of IoT devices coming in real-time using the CEP engine Esper into a file signature table, classifies the formal/informal data, and shows the condition of the device data defined by the user and the service to be provided by applying the service.
Primary purpose of the system developed in this study is 3-D seismic data processing system for subsurface structure imaging and this system is developed in PC based on Linux for lower-cost computer. Basic data processing modules are originated from SU (Seismic Unix) which is widely used in 2-D seismic data processing and auxilious modules are developed for 3-D data processing. The system which is constructed by using these data processing modules is designed to GUI (Graphic User Interface) in order that one can easily control and for this purpose, GTK (Gimp Tool KiT) conventionally adapted in producing Linux application.
One of the elements of technology that has become extremely critical within the field of education today is Deep learning. It has been especially used in the area of natural language processing, with some word-representation vectors playing a critical role. However, some of the low-resource languages, such as Swahili, which is spoken in East and Central Africa, do not fall into this category. Natural Language Processing is a field of artificial intelligence where systems and computational algorithms are built that can automatically understand, analyze, manipulate, and potentially generate human language. After coming to discover that some African languages fail to have a proper representation within language processing, even going so far as to describe them as lower resource languages because of inadequate data for NLP, we decided to study the Swahili language. As it stands currently, language modeling using neural networks requires adequate data to guarantee quality word representation, which is important for natural language processing (NLP) tasks. Most African languages have no data for such processing. The main aim of this project is to recognize and focus on the classification of words in English, Swahili, and Korean with a particular emphasis on the low-resource Swahili language. Finally, we are going to create our own dataset and reprocess the data using Python Script, formulate the syllabic alphabet, and finally develop an English, Swahili, and Korean word analogy dataset.
In many areas of industry, it is desirable to have fast and reliable systems in order to quickly obtain suitable solid models for computer- aided analyses. Nevertheless it is well known that the data exchange process between CAD modelers and CAE packages can require significative efforts. This paper presents an approach for geometrical data exchange through triangulated boundary models. The proposed framework is founded on the use of STL file specification as neutral format file. This work is principally focused on data exchange among CAD modelers and FEA packages via STL. The proposed approach involves the definition of a topological structure suitable for the STL representation and the development of algorithms for topology and geometry data processing in order to get a solid model suitable for finite element analysis or other computer aided engineering purposes. Different algorithms for model processing are considered and their pros and cons are discussed. As a case study, a prototype modeler which supports an exporting filter for a commercial CAE package has been implemented.
Although the object detection accuracy with still images has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the object detection problem with video data remains as a challenging problem due to the real-time requirement and accuracy drop with occlusion. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment. First, we determine a motion, from a video data obtained from a tilted-down-view camera, based on the average size of each pig at each location with the training data, and extract key frames based on the motion information. For each key frame, we then apply YOLO, which is known to have a superior trade-off between accuracy and execution speed among many deep learning-based object detectors, in order to get pig's bounding boxes. Finally, we merge the bounding boxes between consecutive key frames in order to reduce false positive and negative cases. Based on the experiment results with a video data set obtained from a pig farm, we confirmed that the pigs could be detected with an accuracy of 97% at a processing speed of 37fps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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