KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.6
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pp.309-314
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2017
In general, there are many difficulties in collecting, storing, and analyzing SNS (social network service) data, since those data have big data characteristics, which occurs very fast with the mixture form of structured and unstructured data. In this paper, we propose a new data visualization framework that works on Apache Storm, and it can be useful for real-time and dynamic analysis of SNS data. Apache Storm is a representative big data software platform that processes and analyzes real-time streaming data in the distributed environment. Using Storm, in this paper we collect and aggregate the real-time Twitter data and dynamically visualize the aggregated results through the tag cloud. In addition to Storm-based collection and aggregation functionalities, we also design and implement a Web interface that a user gives his/her interesting keywords and confirms the visualization result of tag cloud related to the given keywords. We finally empirically show that this study makes users be able to intuitively figure out the change of the interested subject on SNS data and the visualized results be applied to many other services such as thematic trend analysis, product recommendation, and customer needs identification.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.10
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pp.1458-1464
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2013
This paper proposed a new real time catenary impedance estimation technique using synchronized power data from the measured data of operating vehicle and substation for catenary protective relay and fault locator setting. This paper presented estimation equation of catenary impedance using synchronized power data between substation and vehicle of AT feeding system for the performance verification of the proposed technique. Also AC feeding system is modeled through power analysis program and performance was verified through simulation according to various load changes. We verified that average 2.38%(distance equivalent 23.8 m) error appeared between the proposed estimation equation of catenary impedance and power analysis program simulation output in no connection double track system between up track and down track. Furthermore, We confirmed that estimation error is bigger depending on the increasing the distance from substation and vehicle impedance using only using vehicle current when calculating vehicle impedance in connection double track system between up track and down track. But, We confirmed that the proposed technique estimated accurately catenary impedance regardless of vehicle impedance and distance from substation.
Fieldbus is the real-time communication network for process control and manufacturing automation systems. IEC/ISA fieldbus was proposed as an international standard of fieldbus network. This protocol is operated on the basis of token-passing and scheduling mechanism. In this paper, we analyze the performance characteristics of the 1996 version of IEC/ISA fieldbus systems.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.463-465
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1998
COncurrent Design Approach for Real-Time System(이하 COSATRS) 방법론은 Gomaa가 제안한 실시간 설계 방법론으로서 Real-Time Structured Analysis(이하 RTSA)또는 Concurrent Object-Based Real-Time Analysis(이하 COBRA)방법론을 이용하여 Control and Data Flow Diagram(이하 C&DFD)를 구성하고 이것에 병렬 태스크 구조화 지침, 정보 은닉 모듈 구조화 지침을 적용하여 Task Architecture Diagram (이하 TDA), Information Hiding Module(이하 IHM)을 구성하고 나서 이 둘을 결합하여 Software Architecture Diagram(이하 SAD)를 구성하게 된다. 본 논문에서는 CODARTS 방법론의 적용과정을 테이블을 구성하여 적용함으로써 실시간 S/W 설계 지원 시스템을 설계하였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2003.11a
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pp.145-156
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2003
This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.
Gene-expression analysis is increasingly important in biological research, with real-time reverse PCR (RTPCR) becoming the method of choice for high-throughput and accurate expression profiling of selected genes. However, this technique requires important preliminary work for standardizing and optimizing the many parameters involved in the analysis. Plant stress studies are more and more based on gene expression. The analysis of gene expression requires sensitive and reproducible measurements for specific mRNA sequence. Several genes are regulated in response to abitoic stresses, such as salinity, and their gene products function in stress response and tolerance. The design of the primers and TaqMan probes for real-time PCR assays were carried out using the Primer $Express^{TM}$ software 3.0. The PCR efficiency was estimated through the linear regression of the dilution curve. To understand the expression pattern of various genes under salt stressed condition, we have developed a unique public resource of 9 stress-related genes in poplar. In this study, real-time RT-PCR was used to quantify the transcript level of 10 genes (9 stress-related genes and 1 house keeping gene) that could play a role in adaptation of Populus davidiana. Real-time RT-PCR analyses exhibited different expression ratios of related genes. The data obtained showed that determination of mRNA levels could constitute a new approach to study the stress response of P. davidiana after adaptation during growth in salinity condition.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.27
no.10
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pp.80-85
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2013
Recently it is becoming more common to apply vehicle electronics(Vetronics) based on information technology to improve the operability of the combat vehicles. Although the vehicle electronics system has been gradually developed, it is hard not only to design the reliable system which is a built-in multi-function but also to analyze the fault failure in the state of on-vehicle when failures occur. Therefore, It is required the data logging system like a aircraft's black box for the combat vehicles to enhance the reliability. In this paper, we developed the multi data acquisition and analysis device which is acquiring real-time data such as communication data, video data and voice data available for checking operational status of system and managing history. The performance of device has been proved on the vehicle.
The turbofan engine performance analysis for a medium scale commercial aircraft was carried out and the LQR control scheme for performance optimization was studied. By using scaled component maps from well-known CF6 engine characteristics, the steady-state performance analysis result was compared with BR715-56 engine performance data. The transient performance analysis was performed with four fuel schedules. The linear simulation was done at the maximum take-off condition. The real time linear simulation was performed by interpolation of the system matrices, which used the least square method as the function of LPC rotational speed. By using linear system matrices of design point, the LQR controller which used control variables for the fuel flow and the LPC bleed air was designed.
A new algorithm has been propose to detect the reflected light region as disturbances in a real-time vision system. There have been several attempts to detect existing reflected light region. The conventional mathematical approach requires a lot of complex processes so that it is not suitable for a real-time vision system. On the other hand, when a simple detection process has been applied, the reflected light region can not be detected accurately. Therefore, in order to detect reflected light region for a real-time vision system, the detection process requires a new algorithm that is as simple and accurate as possible. In order to extract the reflected light, the proposed algorithm has been adopted several filter equations and clustering processes in the HSI (Hue Saturation Intensity) color space. Also the proposed algorithm used the pre-defined reflected light data generated through the clustering processes to make the algorithm simple. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, several images with the reflected region have been used and the reflected regions are detected successfully.
The proposed system in the study aims to detect forest fires in real-time stream data received from the drone-camera. Recently, the number of wildfires has been increasing, and also the large scaled wildfires are frequent more and more. In order to prevent forest fire damage, many experiments using the drone camera and vision analysis are actively conducted, however there were many challenges, such as network speed, pre-processing, and model performance, to detect forest fires from real-time streaming data of the flying drone. Therefore, this study applied image data processing works to capture five good image frames for vision analysis from whole streaming data and then developed the object detection model based on YOLO_v2. As the result, the classification model performance of forest fire images reached upto 93% of accuracy, and the field test for the model verification detected the forest fire with about 70% accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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