International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.120-123
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2020
The surveillance system to prevent crime and accidents in advance has become a necessity, not an option in real life. Not only public institutions but also individuals are installing surveillance cameras to protect their property and privacy. However, since the installed surveillance camera cannot be monitored for 24 hours, the focus is on the technology that tracks the video after an accident occurs rather than prevention. In this paper, we propose a system model that monitors abnormal behaviors that may cause crimes through real-time video, and when a specific behavior occurs, the surveillance system automatically detects it and responds immediately through an alarm. We are a model that analyzes real-time images from surveillance cameras and uses I3D models from analysis servers to analyze abnormal behavior and deliver notifications to web servers and then to clients. If the system is implemented with the proposed model, immediate response can be expected when a crime occurs.
We proposed an optimum PID controller design method of the Smith Predictor It can be applied to various processes. The real process is approximated via the second order plus time delay model (SOPTD) whose parameters are specified through a model reduction algorithm. We already proposed a new model reduction method that considered four point in the Nyquist curve to reduced the steady state error between the real process model and the reduced model using the gradient decent method and the genetic algorithms. In addition, the Smith predictor is used to compensate time delay of the real process model. In this paper, the new optimum parameter tuning algorithm for PID controller of the Smith Predictor is proposed through ITAE as performance index. The Simulation results show the validity and improvement of performance for various processes.
We have developed a keyword spotting system for automatic speech editing. This system recognizes the only keyword 'MBC news' and then sends the time information to the host system. We adopted a vocabulary dependent model based on continuous hidden Markov model, and the Viterbi search was used for recognizing the keyword. In recognizing the keyword, the system uses a parallel network where HMM models are connected independently and back-tracking information for reducing false alarms and missing. We especially focused on implementing a stable and practical real-time system.
Mostajeran, Ehsan;Noor, Rafidah Md;Anisi, Mohammad Hossein;Ahmedy, Ismail;Khan, Fawad Ali
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4698-4716
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2017
Wireless signal transmission is influenced by environmental effects. These effects have also been challenging for Vehicular Ad hoc Network (VANET) in real-time communication. More specifically, in an urban environment, with high mobility among vehicles, a vehicle's status from the transmitter can instantly trigger from line of sight to non-line of sight, which may cause loss of real-time communication. In order to overcome this, a deterministic signal propagation model is required, which has less complexity and more feasibility of implementation. Hence, we propose a realistic path loss model which adopts ray tracing technique for VANET in a grid urban environment with less computational complexity. To evaluate the model, it is applied to a vehicular simulation scenario. The results obtained are compared with different path loss models in the same scenario based on path loss value and application layer performance analysis. The proposed path loss model provides higher loss value in dB compared to other models. Nevertheless, the performance of vehicle-vehicle communication, which is evaluated by the packet delivery ratio with different vehicle transmitter density verifies improvement in real-time vehicle-vehicle communication. In conclusion, we present a realistic path loss model that improves vehicle-vehicle wireless real-time communication in the grid urban environment.
Finding a valid timing constraint is one of the most important issues in the real-time monitoring area. To get the valid timing constraint, a developer executes a real-time process and changes the constraint on a regular basis. This is an exhaustive and time-consuming process. To improve this approach, we propose a timing constraint search technique. This technique uses two load models and one condition proposed in this paper to support the developer in determining the valid timing constraint range in an easy and systematic manner.
The estimation of real-time Origin-Destination(O-D) parameters, which gives travel demand between combinations of origin and destination points on a urban freeway network, from on-line surveillance traffic data is essential in developing an efficient ATMS strategy. On this need a real-time O-D parameter estimation model is formulated as a parameter adaptive filtering model based on the extended Kalman Filter. A Monte Carlo test have shown that the estimation of time-varying O-D parameter is possible using only traffic counts. Tests with field data produced the interesting finding that off-ramp volume predictions generated using a constant freeway O-D matrix was replaced by real-time estimates generated using the parameter adaptive filter.
Timing Constraint Petri Nets(TCPN) extend petri nets by adding timing constraints, it is provide a formal method for the modeling and analysis of real-time system. A real-time schedulability analysis decide that a set of concurrent processes will always meet its deadline. In this paper, we present TCPN model for real-time system include timing constraints and propose a schedulability analysis algorithm using them. Also, When the TCPN model is unscheduleable under the imposed timing constraints, we propose a recovery technique that will be scheduleable by the system specification modifying or timing constraints relaxing in the optimized time.
최근 사용자의 편의성과 안정성을 향상시키기 위해, 자동차 기술과 IT 기술을 접목한 지능형 자동차 개발에 많은 관심이 모아지고 있는데, 그 대표적인 기능으로 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤이 있다. 지능형 자동차는 설계 및 구현 시 자동차가 요구하는 실시간 제약 조건을 만족하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 모형차량에 구현하고, 이에 적합한 실시간 스케줄링 알고리즘을 연산 복잡도가 낮고 구현이 간단한 순환실행체제를 이용하여 설계하였다. 또한 모의실험을 통하여 실제 시스템으로의 적용 가능성을 입증하였다.
In this paper, we propose the haptic system for the real-time virtual environment-control, which controls the sense of sight, hearing and touch. In order to maintain the stable haptic system in this study, we apply the proxy force rendering algorithm and the real-time graphic deformation algorithm based on the FEM. The applied proxy algorithm makes the system possible to be more stable and prompt with a virtual object. Moreover, the haptic rendering algorithm is applied to work out a problem that the tactual transaction-period is different from the graphic transaction- period. The graphic deformation algorithm is developed in the real-time using the deformed FEM. To apply the FEM, a deformed material-model is produced and then the graphic deformation with this model is able to force. Consequently, the graphic rendering algorithm is deduced by the real-time calculation and simplification because the purpose of this system is to transact in the real time. Applying this system to the PC, we prove that it is possible to deform the graphics and transact the haptic. Finally we suggest the variable simulation program to show the efficiency of this system.
실시간 차량동역학 해석을 위해서는 효율적인 차량 모델이 필요하게 된다. 효율성을 높이기 위해 집중질량모델로 가정하면 현가장치의 특성을 고려하기 어렵게 되며, 현가장치의 특성을 모두 고려한 다물체동역학 모델에서는 효율성이 떨어진다. 그러므로 본 논문에서는 다물체동역학 모델링을 사용하되 해석의 효율성을 저하시키는 현가장치의 각종 요소들의 효과는 기구정역학 실험으로 추출된 특성그래프로 대체함으로써 효율성도 기하고자 시도하였다. $6{\times}6$ 차량을 차체와 휠로 구성된 차량으로 모델을 정의하였고, 다물체동역학 모델인 ADAMS 결과와 비교하여 실험적 모델의 유용성을 검증하였다. 그리고 검증된 실험적 차량모델을 RT-LAB을 활용한 실시간 시뮬레이션 환경에 삽입하여, 실시간성 시뮬레이션의 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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