실시간으로 데이터를 획득하고 평가하는 것이 중요한 군용 점검 장비와 같은 시스템에서는 운영체제 레벨에서 실시간 처리가 가능해야 한다. 기술의 발전으로 기존 장비를 휴대용 단말로 대체하려는 요구가 있으나, 안드로이드가 적용된 휴대용 단말은 실시간성이 요구되는 시스템에 적합하지 않다. 안드로이드에서는 가비지 컬렉션을 통해 가용 메모리를 확보하는데, 이 작업이 수행되는 동안 다른 태스크가 중단되어 특정 태스크의 주기성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 안드로이드의 가비지 컬렉션 실행을 제어하는 구조를 설계 및 구현하였다. 실시간 작업이 필요한 시간 동안 가비지 컬렉션을 제어하여 실시간 성능을 보장하며, 안드로이드에 실시간 성능 보장을 위한 RTiK을 적용하였다. 성능 평가를 위해 5ms 주기 태스크의 호출 주기를 측정하였으며, 제어 이전에는 태스크의 34.31%만 주기가 보장되었으나, 제어를 통해 98.18%의 태스크 주기가 만족되어 안드로이드에 실시간성을 제공하였다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.27-29
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2009
Real-time control of on-site construction, based on high quality data, is essential to identify discrepancies between actual and planned performances. Additionally, real-time control enables timely corrective measures to be taken when needed to reduce the damages caused by the discrepancies. The focus of the presentation will be on our work, which uses automated data technologies to collect data needed for real time control.
International journal of advanced smart convergence
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제8권1호
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pp.9-17
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2019
In this article, we present a performance enhancement scheme for mobile applications by adopting persistent memory. The proposed scheme supports the deadline guarantee of real-time applications like a video player, and also provides reasonable performances for non-real-time applications. To do so, we analyze the program execution path of mobile software platforms and find two sources of unpredictable time delays that make the deadline-guarantee of real-time applications difficult. The first is the irregular activation of garbage collection in flash storage and the second is the blocking and time-slice based scheduling used in mobile platforms. We resolve these two issues by adopting high performance persistent memory as the storage of real-time applications. By maintaining real-time applications and their data in persistent memory, I/O latency can become predictable because persistent memory does not need garbage collection. Also, we present a new scheduler that exclusively allocates a processor core to a real-time application. Although processor cycles can be wasted while a real-time application performs I/O, we depict that the processor utilization is not degraded significantly due to the acceleration of I/O by adopting persistent memory. Simulation experiments show that the proposed scheme improves the deadline misses of real-time applications by 90% in comparison with the legacy I/O scheme used in mobile systems.
본 연구는 공식발표 통계지표의 적시성 확보를 위해 기존 Nowcasting 방법론을 살펴보고 실시간 경기 현황 분석이 가능한 Real-time nowcasting 모형을 운용하기 위한 대안 데이터와 그 수집 체계를 점검한다. 공공영역과 민간영역에서 경기지표를 예측할 수 있는 고빈도 실시간 데이터를 탐색하고, 나아가 데이터의 수집, 가공, 모형화를 위한 클라우드 기반의 구축과정을 제안한다. 더불어 Real-time nowcasting 모형 추정 및 데이터 관리에 있어 고려해야 할 요소를 확인함으로써 적시성 및 안정성을 갖춘 공식 통계지표의 예측 프로세스를 제시한다.
디지털 콘텐츠 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공하는 서버시스템의 레지스터, 캐시메모리, 네트워크 정보 등의 휘발성 정보는 침해사고 이후 시간의 경과나 외부의 조작으로 사라지거나 변조되기 쉽기 때문에 실시간으로 확보하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 컴퓨팅 환경의 서버 시스템에서 휘발성 정보를 메모리를 기반으로 수집하는 기법을 활용하여 동작 중인 서버에서 위급상황이 발생할 시 필요한 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 휘발성 정보 수집 모듈을 제안한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.121-128
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2021
In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.
수장고 및 전시 공간의 종합적 유해생물 관리를 위하여 실시간 온습도 센서 및 모듈을 이용한 환경 데이터 수집, 실내 부유 진균류 농도 및 곤충 유입 자료의 데이터 시각화를 부여 정림사지 박물관 유물 공간을 대상으로 실시하였다. 실시간 온습도 모니터링 시스템은 30분 단위로 측정 데이터를 수집하였으며 연동 애플리케이션을 통해 측정 데이터를 실시간으로 확인 가능하도록 하였다. 또한 측정된 온습도 데이터가 미리 설정한 범위를 초과하였을 경우, 푸시 알림을 담당자의 단말기로 전송하여 현황 정보를 제공함으로써 상시적 관리 체계를 구축하였다. 이를 통해 8월 중 유물 권장 온도 범위를 초과한 상황의 즉각적인 인지 및 조치가 가능하였다. 수장고 내부 공간에 따른 시기별 부유진균류 농도 데이터를 국립문화재연구소에서 제시한 생물학적 유해환경요인 권고기준(안) 기준으로 범례화하여 시각화한 결과, 수장고 1층과 2층 유물 공간 모두 위험 기준인 80 C.F.U./m3 이하의 부유 진균류 농도가 유지되는 것이 확인되었다. 또한 곤충 유입 조사 결과, 수장고 내부에는 곤충이 포획되지 않았으며, 전시공간의 경우, 딱정그리마, 알락귀뚜라미, 알락꼽등이 등의 곤충이 포획되었다. 이를 바탕으로 구역별 포획 곤충의 개체 밀도에 따른 시각화를 실시한 결과, 곤충의 주요 유입 경로가 외부 출입구 및 화장실 구역임을 확인할 수 있었다.
This paper discusses a deep learning-based road surface analysis system that collects data by installing vibration sensors on the 4-axis wheel bearings of a vehicle, analyzes the data, and appropriately classifies the characteristics of the current driving road surface for use in the vehicle's control system. The data used for road surface analysis is real-time large-capacity data, with 48K samples per second, and the A2B protocol, which is used for large-capacity real-time data communication in modern vehicles, was used to collect the data. CAN and CAN-FD commonly used in vehicle communication, are unable to perform real-time road surface analysis due to bandwidth limitations. By using A2B communication, data was collected at a maximum bandwidth for real-time analysis, requiring a minimum of 24K samples/sec for evaluation. Based on the data collected for real-time analysis, performance was assessed using deep learning models such as LSTM, GRU, and RNN. The results showed similar road surface classification performance across all models. It was also observed that the quality of data used during the training process had an impact on the performance of each model.
In Digital Computing Environment, volatile information such as register, cache memory, and network information are hard to make certain of a real-time collection because such volatile information are easily modified or disappeared. Thus, a collection of volatile information is one of important step for computer forensics system on ubiquitous computing. In this paper, we propose a volatile information collection module, which collects variable volatile information of server system based on memory mapping in real-time.
NAND flash memory has advantages of non-volatility, little power consumption and fast access time. However, it suffers from inability that does not provide to update-in-place and the erase cycle is limited. Moreover, the unit of read/write operation is a page and the unit of erase operation is a block. Therefore, erase operation is slower than other operations. The AGC, the proposed garbage collection policy focuses on not only garbage collection time reduction for real-time guarantee but also wear-leveling for a flash memory lifetime. In order to achieve above goals, we define three garbage collection operating modes: Fast Mode, Smart Mode, and Wear-leveling Mode. The proposed policy decides the garbage collection mode depending on system CPU usage rate. Fast Mode selects the dirtiest block as victim block to minimize the erase operation time. However, Smart Mode selects the victim block by reflecting the invalid page number and block erase count to minimizing the erase operation time and deviation of block erase count. Wear-leveling Mode operates similar to Smart Mode and it makes groups and relocates the pages which has the similar update time. We implemented the proposed policy and measured the performance compare with the existing policies. Simulation results show that the proposed policy performs better than Cost-benefit policy with the 55% reduction in the operation time. Also, it performs better than Greedy policy with the 87% reduction in the deviation of erase count. Most of all, the proposed policy works adaptively according to the CPU usage rate, and guarantees the real-time performance of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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