Real-time support of embedded OS is not optional, but essential in contemporary embedded systems. In order to achieve these system#s real-time property, it is crucial that schedulability analysis for tasks having its property have been accomplished before system execution. Acquiring Worst-Case Execution Time(WCET) of task is a core part of schedulability analysis. Because traditional WCET tools analyze only its estimation of application task(i.e. program), it is not considered that application tasks are affected by scheduling primitives(e.g. scheduler, interrupt service routine, etc.) of OS when it schedules them. In this paper, we design and implement WCET analysis tool which deliberates on scheduling primitives of system using embedded Linux widely used in embedded OSes. This tool can estimate either WCET of normal application programs or corresponding primitives which have an influence on schduling property in embedded Linux kernel. Therefore, precision of estimation about schedulability analysis is improved. We develop this tool as Eclipse#s plug-in to work properly in any platform and support convenient interface or functionality for user.
Recently various research have been conducted relating to the implementation of signal processing or communication system by software using the massively parallel processing capability of the GPU. In this work, we focus on reducing software simulation time of 2K/8K FFT in DVB-T by using GPU. we estimate the processing time of the DVB-T system, which is one of the standards for DTV transmission, by CPU. Then we implement the FFT processing by the software using the NVIDIA's massively parallel GPU processor. In this paper we apply stream process method to reduce the overhead for data transfer between CPU and GPU, coalescing method to reduce the global memory access time and data structure design method to maximize the shared memory usage. The results show that our proposed method is approximately 20~30 times as fast as the CPU based FFT processor, and approximately 1.8 times as fast as the CUFFT library (version 2.1) which is provided by the NVIDIA when applied to the DVB-T 2K/8K mode FFT.
The Officially Announced Land Price System has a limit, that is required to be able to reflect changes in land constantly every year, to implement Land Characteristic Survey for calculating land price during a specific period and human resources with limited. The purpose of this study is to apply the 'National Territory Space Usage status Survey' method to survey part of the territorial feature status information inside of selected the target sites, considering the core survey items (land category, the state of land use, altitude difference, standard site inclusion, etc) in the areas surrounding Yeonshinnae Station in which three dongs (Galhyeon-dong, Daejo-dong, Bulgwang-dong) of Eunpyeong-gu, Seoul share borders with. Based on the given budget, the manpower and period was taken into consideration to sort a total of 2,041 lots and conduct surveys on all sites. This study will be able to diagnose the efficient idle human resource utilization and work process construction plan through pilot projects specialized for providing real estate information services in preparation for cases in which national territory information survey projects that provide various business model, as well as major future core projects of the corporation will be carried out.
Recently, there have been many indexing schemes for multimedia data such as image, video data. But recent database applications, for example data mining and multimedia database, are required to support multi-user environment. In order for indexing schemes to be useful in multi-user environment, a concurrency control algorithm is required to handle it. So we propose a concurrency control algorithm that can be applied to CBF (cell-based filtering method), which uses the signature of the cell for alleviating the dimensional curse problem. In addition, we extend the SHORE storage system of Wisconsin university in order to handle high-dimensional data. This extended SHORE storage system provides conventional storage manager functions, guarantees the integrity of high-dimensional data and is flexible to the large scale of feature vectors for preventing the usage of large main memory. Finally, we implement the web-based image retrieval system by using the extended SHORE storage system. The key feature of this system is platform-independent access to the high-dimensional data as well as functionality of efficient content-based queries. Lastly. We evaluate an average response time of point query, range query and k-nearest query in terms of the number of threads.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.3
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pp.164-173
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2017
Alternative cropping systems would be one of climate change adaptation options. Suitable areas for a crop could be identified using a climate suitability model. The EcoCrop model has been used to assess climate suitability of crops using monthly climate surfaces, e.g., the digital climate map at high spatial resolution. Still, a high-performance computing approach would be needed for assessment of climate suitability to take into account a complex terrain in Korea, which requires considerably large climate data sets. The objectives of this study were to implement a script for R, which is an open source statistics analysis platform, in order to use the EcoCrop model under a parallel computing environment and to assess climate suitability of maize using digital climate maps at high spatial resolution, e.g., 1 km. The total running time reduced as the number of CPU (Central Processing Unit) core increased although the speedup with increasing number of CPU cores was not linear. For example, the wall clock time for assessing climate suitability index at 1 km spatial resolution reduced by 90% with 16 CPU cores. However, it took about 1.5 time to compute climate suitability index compared with a theoretical time for the given number of CPU. Implementation of climate suitability assessment system based on the MPI (Message Passing Interface) would allow support for the digital climate map at ultra-high spatial resolution, e.g., 30m, which would help site-specific design of cropping system for climate change adaptation.
Park, Soobin;Choi, Kiho;Park, Sang-Hyo;Jang, Euee Seon
Journal of Broadcast Engineering
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v.18
no.2
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pp.178-184
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2013
In this paper, we propose an efficient parallelization technique of PU-level motion estimation (ME) in the next generation video coding standard, high efficiency video coding (HEVC) to reduce the time complexity of video encoding. It is difficult to encode video in real-time because ME has significant complexity (i.e., 80 percent at the encoder). In order to solve this problem, various techniques have been studied, and among them is the parallelization, which is carefully concerned in algorithm-level ME design. In this regard, merge estimation method using merge estimation region (MER) that enables ME to be designed in parallel has been proposed; but, parallel ME based on MER has still unconsidered problems to be implemented ideally in HEVC test model (HM). Therefore, we propose two strategies to implement stable parallel ME using MER in HM. Through experimental results, the excellence of our proposed methods is shown; the encoding time using the proposed method is reduced by 25.64 percent on average of that of HM which uses sequential ME.
In this paper, we propose an enhanced snapshot technique that solves performance degradation when snapshot is initiated for the storage cluster system. However, traditional snapshot technique has some limits adapted to large amount storage shared by multi-hosts in the following aspects. As volume size grows, (1) it deteriorates crucially the performance of write operations due to additional disk access to verify COW is performed. (2) Also it increases excessively the blocking time of write operation performed during the snapshot creation time. (3)Finally, it deteriorates the performance of write operations due to additional disk I/O for mapping block caused by the verification of COW. In this paper, we propose an efficient snapshot technique for large amount storage shared by multi-hosts in SAN Environments. We eliminate the blocking time of write operation caused by freezing while a snapshot creation is performing. Also to improve the performance of write operation when snapshot is taken, we introduce First Allocation Bit(FAB) and Snapshot Status Bit(SSB). It improves performance of write operation by reducing an additional disk access to volume disk for getting snapshot mapping block. We design and implement an efficient snapshot technique, while the snapshot deletion time, improve performance by deallocation of COW data block using SSB of original mapping entry without snapshot mapping entry obtained mapping block read from the shared disk.
The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless these algorithms can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. In this paper we use the AMMQL algorithn as a learning method for dynamic positioning of the robot soccer agent, and implement a robot soccer agent system called Cogitoniks.
Recently, as new weapons are being developed, test equipments to test their functions inevitably require real-time features. However, since test equipments based on Windows can not support real-time requirements, we have no choice but to use third-party solutions such as RTX or INtime. This leads to increase the development cost of each test equipment. This paper suggests an real-time implemented kernel(RTiK) which operates as a device driver on Windows. RTiK provides another timer using the Local APIC of x86 microprocessors. It supports real-time requirements by periodically executing the required services using Windows-independent timer interrupts to guarantee task deadlines. To reduce the interrupt latency, we used deferred procedure calls provided by Windows. We also used the export driver to implement and modify user-defined functions without accessing the RTiK internals. Using an oscilloscope, we prove that the RTiK kernel proposed in this paper guarantees up to 0.1ms periods.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.6
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pp.173-180
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2021
Non Orthogonal Multiple Access (NOMA) is a technology to guarantee the explosively increased Quality of Service(QoS) of users in 5G networks. NOMA can remove the frequent orthogonality in Orthogonal Multiple Access (OMA) while allocating the power differentially to classify user signals. NOMA can guarantee higher communication speed than OMA. However, the NOMA has one disadvantage; it consumes a more energy power when the distance increases. To solve this problem, relay nodes are employed to implement the cooperative NOMA control idea. In a cooperative NOMA network, relay node participations for cooperative communications are essential. In this paper, a new bandwidth allocation scheme is proposed for cooperative NOMA platform. By employing the idea of Vickrey-Clarke-Groves (VCG) mechanism, the proposed scheme can effectively prevent selfishly actions of relay nodes in the cooperative NOMA network. Especially, base stations can pay incentives to relay nodes as much as the contributes of relay nodes. Therefore, the proposed scheme can control the selfish behavior of relay nodes to improve the overall system performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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