IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)1516 에 규정된 HLA(High Level Architecture) 기반 기술은 상이한 목적으로 개발된 다수의 개별 시뮬레이션들이 결합된 복합 시뮬레이션 네트워크 시스템을 구성하는데 있어서 필수적 요소이다. 본 논문에서는 상용 비행 시뮬레이션을 HLA를 기반으로 구현하는 과정과 구현된 시스템의 동작 과정을 보여줌으로써 확장성 및 상호 운용성을 갖춘 비행 시뮬레이션 모델 구조를 제시하였다. 또한 HLA를 기반으로 구현된 실시간 시뮬레이션 시스템과 상용 비행 시뮬레이션을 비교하여 얻어진 비행 정보 데이터 분석을 통해 완벽한 실시간성을 보장할 수 있는 지에 대한 여부를 판단하였다.
국내에서 물류를 처리하는 회사에서는 다양한 형태의 제품을 입출고 처리하고 있다. 다양한 형태의 제품을 처리하기 위해서 수작업으로 분류 업부를 수행하고 있다. 본 논문에서는 적은 인력으로 고효율을 내기 위해 비전 센서를 사용하는 실시간 QR코드 탐지 방법을 제안한다. 제한하는 시스템은 비전 센서를 사용하여 물류의 QR코드 인식을 실시간으로 처리가 가능하다. 제안하는 시스템은 물류의 단인 QR 코드 인식이 아닌 다중 인식을 통해서 다량의 QR 코드를 빠르게 파악할 수 있다. 연구에서는 시스템을 실제 구현하여 검증을 진행하여 비전 센터를 통해서 이미지에서 다중 QR 인식을 확인하였다.
최근 산업 프로세스의 제어 및 모니터링 분야에서 컴퓨터의 사용이 급증하고 있다. 이와 같은 자동차 기어 및 엔진 제어, 항공기 이착륙/운항 제어, 통신 네트워크 등과 같은 응용분야에서 사용되고 있는 컴퓨터는 시간 임계 제어 및 모니터 기능과 시간에 제한적이지 않은 일괄 프로세싱으로 구분된다. 실시간 제어시스템 또는 임베디드 시스템은 컴퓨터 시스템에서 특정한 역학을 수행하는 다양한 하드웨어와 소프트웨어 요소로 구성되어 있다. 실시간 시스템이 시간적 제약조건을 만족하지 못하면 시스템의 오동작이 발생할 수 있으며, 인명 손상과 같은 큰 재앙이 발생할 수 있다. 그렇기 때문에 시스템의 수행은 예측 가능해야 한다. 실시간 임베디드 시스템은 아키텍처 선계 단계에서의 결정이 시스템의 구현과 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 유연성이란 실시간 시스템 환경에서 작업 타이밍에 대한 장애를 유연하게 처리할 수 있는 시스템의 처리 능력을 나타낸다. 이 요소는 시스템의 수행비용과 성능을 분석하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 실시간 임베디드 시스템의 구조를 설계 할 때 효율적인 분석을 위하여 유연성 함수를 정의한다. 본 연구를 통하여 실시간 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어를 분할할 때 속성과 제약온 분석할 수 있는데, 제약의 측면에서 보면 유연성 문제를 해결 할 수 있고, 속성의 측면에서 보면 시스템 모델 및 유연성과 다른 속성들(비용, 전력소비량 등)과의 상호관계 분석 등을 효율적으로 분석할 수 있다.
A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer, Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method far a detection of machine malfunction or fault diagnosis.
A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer. Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method for a detection of machine malfuction or fault diagnosis.
모델 예측 제어 시스템은 이동 제어 구간에서 원하는 출력과 예측된 출력의 차이를 최소화하는 현재의 제어 입력을 적용하는 방식을 사용한다. 제약조건이 있는 경우이거나 비선형 시스템 문제의 경우는 주어진 함수를 최소화하는 최적화 문제를 풀기가 힘들다. 본 논문에서는 모델 예측 제어 시스템의 최적화 문제를 실수 코딩 유전 알고리즘을 이용하여 효율적으로 구할 수 있음을 보인다. 또한 실수코딩 유전알고리즘이 여러 가지 면에서 디지털코딩 유전알고리즘보다 더 자연스럽고 유리함을 모의실험을 통해 보인다.
Skyline queries are used in a variety of fields to make optimal decisions. However, as the volume of data and the dimension of the data increase, the number of skyline points increases with the amount of time it takes to discover them. Mainly, because the number of skylines is essential in many real-life applications, various studies have been proposed. However, previous researches have used the k-parameter methods such as top-k and k-means to discover representative skyline points (RSPs) from entire skyline point set, resulting in high query response time and reduced representativeness due to k dependency. To solve this problem, we propose a new Connected Component Clustering based Representative Skyline Query (3CRS) that can discover RSP quickly even in high-dimensional data through connected component clustering. 3CRS performs fast discovery and clustering of skylines through hash indexes and connected components and selects RSPs from each cluster. This paper proves the superiority of the proposed method by comparing it with representative skyline queries using k-means and DBSCAN with the real-world dataset.
본 논문은 키패드, 도트매트릭스, 라이다센서, NFC 리더기를 부착한 임베디드 보드와 공공데이터포털 Open API 시스템과 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)를 사용하여 시각장애인의 버스 탑승에 도움을 줄 수 있는 시스템을 소개한다. 이용자는 NFC 리더기 및 키패드를 통해 희망하는 버스번호를 입력한 뒤, Open API 실시간 데이터를 통해 해당 버스의 위치 및 도착예정시간 정보를 시스템에 입력해놓은 음성 출력을 통해 얻는다. 또한 도트매트릭스로 버스번호를 출력하여 기사와의 상호작용을 대기함과 동시에 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)은 정차하는 버스 번호를 실시간 인식하고 거리센서로 버스와의 거리를 감지하여 정차유무정보를 확인, 전달하는 시스템을 제안한다.
For a system with multiple real-time tasks of different deadlines, it is very difficult to find the optimal checkpoint interval because of the complexity in considering the scheduling of tasks. In this paper, we determine the optimal checkpoint interval for multiple real-time tasks that are scheduled by RM(Rate Monotonic) algorithm. Faults are assumed to occur with Poisson distribution. Checkpoints are inserted in the execution of task with equal distance in the same task, but different distances in other tasks. When faults occur, rollback to the latest checkpoint and re-execute task after the checkpoint. We derive the equation of maximum slack time for each task, and determine the number of re-executable checkpoint intervals for fault recovery. The equation to check the schedulibility of tasks is also derived. Based on these equations, we find the probability of all tasks executed within their deadlines successfully. Checkpoint intervals which make the probability maximum is the optimal.
The variations of temperature and velocity fields in a Hele-Shaw convection cell (HSC) were investigated using a holographic interferometry and 2-D PIV system with varying Rayleigh number. To measure quasisteady changes of temperature field, two different measurement methods of holographic interferometry; double-exposure method and real-time method, were employed. In the double-exposure method, unwanted waves can be eliminated effectively using digital image processing technique and the reconstruction images are clear, but transient flow structure cannot be reconstructed clearly. On the other hand, transient convective flow can be reconstructed well using the real-time method. However, the fringe patterns reconstructed by the real-time method contain more noises, compared with the double-exposure method. Experimental results show a steady flow pattern at low Rayleigh numbers and a time-dependent periodic flow structure at high Rayleigh numbers. The periodic flow pattern at high Rayleigh numbers obtained by the real-time holographic interferometer method is in a good agreement with the PIV results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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