The vibrations caused by metro operation propagate through surrounding soil, further induce secondary vibrations of the nearby underground structures and adjacent buildings. In order to investigate the effects of vibrations caused by metro on use performance of buildings, vibration experiment of Chengdu museum was carried out firstly. Then, the coupling tunnel-soil-structure finite element model was established with software ANSYS detailedly, providing a useful tool for investigating the vibration performances of structures. Furthermore, the dynamic responses and vibration predictions of museum building were obtained respectively by the whole process time-domain analysis and frequency-domain analysis, which were compared with the vibration reference values of museum. Quantitative analyses of the museum building performance were carried out, and the possible tendency and changing laws of vibration level with floors were proposed. Finally, the related vibration isolation measures were compared and discussed. The tests and analysis results show that: The vertical vibration responses almost increased with the increasing of building floors, while weak floors existed for the curve of horizontal vibration; The vertical vibrations were larger than the horizontal vibrations, indicating the vibration performances of building caused by metro were characterized with vertical vibrations; The frequencies of the museum corresponding to the peak vibration levels were around 6~17Hz; The damping effect of structure with 33m-span cantilever on vertical vibration was obvious, however, the damping effect of structure with foundation vibration isolators was not obvious.
The performance of Global Navigation Satellite System (GNSS) chipset and Inertial Measurement Unit (IMU) sensors embedded in smartphones for location-based services (LBS) is limited due to the economic reasons for their mass production. Therefore, it is necessary to efficiently process the output data of the smartphone's embedded sensors in order to derive the optimum navigation values and, as a previous step, output performance of smartphone embedded sensors needs to be verified. This paper analyzes the navigation performance of such devices by processing the raw measurements data output from smartphones. For this, up-to-dated versions of smartphones provided by Samsung (Galaxy s10e) and Xiaomi (Mi 8) are used in the test experiment to compare their performances and characteristics. The GNSS and IMU data are extracted and saved by using an open market application software (Geo++ RINEX Logger & Mobile MATLAB), and then analyzed in post-processing manner. For GNSS chipset, data is extracted from static environments and verified the position, Carrier-to-Noise (C/N0), Radio Frequency Interference (RFI) performance. For IMU sensor, the validity of navigation and various location-based-services is predicted by extracting, storing and analyzing data in static and dynamic environments.
새로운 임베디드 시스템을 개발할 때 응용 프로그램과 에뮬레이터, 그리고 컴파일러를 동시에 개발한다. 모든 시스템 구성요소의 성능을 최적으로 개발하기 위해서는 응용 프로그램 개발시 부분 최적화를 동시에 진행하여야 한다. 이를 위하여 소스 레벨 성능 분석기를 개발하면 응용 프로그램 소스 코드를 모듈별로 성능 평가하여 최적화하는 것이 가능하다. 일반적으로 응용 프로그램의 성능은 반복문에서 결정된다. 소스코드를 중간표현 (Intermediate Representation) 코드 생성기를 이용하여 변환하고, 변환된 중간 표현 단계의 명령어들로 실행시간을 분석 할 수 있다. 실행시간 성능 평가 결과를 바탕으로 응용 프로그램 코드를 개선하면 최종적으로 개발된 통합 플랫폼에서 더 나은 결과물을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 새로운 임베디드 시스템의 개발중에 응용 프로그램을 동시 개발하는 과정에서 사용 가능한 소스 레벨 성능 분석기에 대하여 기술하고 있다. 성능 분석기를 사용하면 최종 임베디드 시스템의 성능을 보다 빠르게 최적화하는 것이 가능하게 된다.
In this study, researchers classifying the artificial flaws in semiconductor packages are performed by pattern recognition technology. For this purposes, image pattern recognition package including the user made software was developed and total procedure including ultrasonic image acquisition, equalization filtration, binary process, edge detection and classifier design is treated by Backpropagation Neural Network. Specially, it is compared with various weights of Backpropagation Neural Network and it is compared with threshold level of edge detection in preprocessing method fur entrance into Multi-Layer Perceptron(Backpropagation Neural network). Also, the pattern recognition techniques is applied to the classification problem of defects in semiconductor packages as normal, crack, delamination. According to this results, it is possible to acquire the recognition rate of 100% for Backpropagation Neural Network.
In this study, researchers classifying the artificial flaws in semiconductor. packages are performed by pattern recognition technology. For this purposes, image pattern recognition package including the user made software was developed and total procedure including ultrasonic image acquisition, equalization filtration, binary process, edge detection and classifier design is treated by Backpropagation Neural Network. Specially, it is compared with various weights of Backpropagation Neural Network and it is compared with threshold level of edge detection in preprocessing method for entrance into Multi-Layer Perceptron(Backpropagation Neural network). Also, the pattern recognition techniques is applied to the classification problem of defects in semiconductor packages as normal, crack, delamination. According to this results, it is possible to acquire the recognition rate of 100% for Backpropagation Neural Network.
최근 기업들은 조직 내외의 협업 또는 협력에 의해 발생되는 거대량의 업무들을 안정적으로 처리해줄 수 있는 초대형 워크플로우 관리 시스템의 등장을 요구하고 있다. 워크플로우 벤더들은 초대형 워크플로우 서비스를 지원하는 워크플로우 관리시스템을 구현하기 위해, 하드웨어들의 추가적 확장을 통한 워크플로우 관리 시스템의 성능 향상을 모색하고 있다. 그러나 워크플로우 관리 시스템의 소프트웨어적인 아키텍처를 고려하지 않은 단순한 물리적 확장은 시스템 구축에 소요되는 시간적 또는 비용적 낭비를 야기할 수 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 워크케이스 기반 워크플로우 아키텍처를 제안하고, 해당 아키텍처를 토대로 하는 초대형 워크플로우 관리 시스템을 구현한다. 또한 워크케이스 기반 초대형 워크플로우 관리 시스템에 관한 생성 반응 시간 관련 실험을 통해서, 논리적인 소프트웨어 아키텍처의 개선이 워크플로우 관리 시스템의 초대형성에 매우 큰 영향을 미칠 수 있음을 증명하고자 한다.
Purpose - The development and implementation of OSS (Open Source Software) led to a dramatic change in corporate IT infrastructure, from system server to smart phone, because the performance, reliability, and security functions of OSS are comparable to those of commercial software. Today, OSS has become an indispensable tool to cope with the competitive business environment and the constantly-evolving IT environment. However, the use of OSS is insufficient in small and medium-sized companies and software houses. This study examines the need for OSS Intermediaries in the Software Distribution Channel. It is expected that the role of the OSS Intermediary will be reduced with the improvement of the distribution process. The purpose of this research is to prove that OSS Intermediaries increase the efficiency of the software distribution market. Research design, Data, and Methodology - This study presents the analysis of data gathered online to determine the extent of the impact of the intermediaries on the OSS market. Data was collected using an online survey, conducted by building a personal search robot (web crawler). The survey period lasted 9 days during which a total of 233,021 data points were gathered from sourceforge.net and Apple's App store, the two most popular software intermediaries in the world. The data collected was analyzed using Google's Motion Chart. Results - The study found that, beginning 2006, the production of OSS in the Sourceforge.net increased rapidly across the board, but in the second half of 2009, it dropped sharply. There are many events that can explain this causality; however, we found an appropriate event to explain the effect. It was seen that during the same period of time, the monthly production of OSS in the App store was increasing quickly. The App store showed a contrasting trend to software production. Our follow-up analysis suggests that appropriate intermediaries like App store can enlarge the OSS market. The increase was caused by the appearance of B2C software intermediaries like App store. The results imply that OSS intermediaries can accelerate OSS software distribution, while development of a better online market is critical for corporate users. Conclusion - In this study, we analyzed 233,021 data points on the online software marketplace at Sourceforge.net. It indicates that OSS Intermediaries are needed in the software distribution market for its vitality. It is also critical that OSS intermediaries should satisfy certain qualifications to play a key role as market makers. This study has several interesting implications. One implication of this research is that the OSS intermediary should make an effort to create a complementary relationship between OSS and Proprietary Software. The second implication is that the OSS intermediary must possess a business model that shares the benefits with all the participants (developer, intermediary, and users).The third implication is that the intermediary provides an OSS of high quality like proprietary software with a high level of complexity. Thus, it is worthwhile to examine this study, which proves that the open source software intermediaries are essential in the software distribution channel.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.171-174
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2006
A large number of service providers in countries all over the world have established GNSS reference station networks in the last years and are using network software today to provide a correction stream to the user as a routine service. In current GNSS network processing, all the geometric related information such as ionospheric free carrier phase ambiguities from all stations and satellites, tropospheric effects, orbit errors, receiver and satellite clock errors are estimated in one centralized Kalman filter. Although this approach provides an optimal solution to the estimation problem, however, the processing time increases cubically with the number of reference stations in the network. Until now one single Personal Computer with Pentium 3.06 GHz CPU can only process data from a network consisting of no more than 50 stations in real time. In order to process data for larger networks in real time and to lower the computational load, a federated filter approach can be considered. The main benefit of this approach is that each local filter runs with reduced number of states and the computation time for the whole system increases only linearly with the number of local sensors, thus significantly reduces the computational load compared to the centralized filter approach. This paper presents the technical aspect and performance analysis of the federated filter approach. Test results show that for a network of 100 reference stations, with the centralized approach, the network processing including ionospheric modeling and network ambiguity fixing needs approximately 60 hours to process 24 hours network data in a 3.06 GHz computer, which means it is impossible to run this network in real time. With the federated filter approach, only less than 1 hour is needed, 66 times faster than the centralized filter approach. The availability and reliability of network processing remain at the same high level.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2531-2546
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2021
For several years, virtual reality (VR) and augmented reality (AR) technologies have been improving. However, some hurdles remain that slow down the distribution of VR and AR devices, such as head-mounted display (HMD), and related consumer content. One issue is VR motion sickness, which has been experienced by users using 360 degree VR content via HMD. This paper discusses the related international standardization work that classifies the factors causing VR sickness, and proposes the process for VR sickness level evaluation. Among the factors causing VR sickness, many research institutes regard minimizing MTP (Motion-to-Photon) latency as the key enabler to mitigate VR sickness. Thus, this paper introduces research trends of MTP latency measurement and MTP latency mitigation. This paper categorizes the research on MTP latency measurement into 2 categories of hardware-based approach and software code-level approach. The 2 approaches have different pros and cons depending on use-case, purpose, and architecture of each multimedia system. The pros and cons are addressed in this paper. Additionally, the research on mitigating MTP latency with diverse strategies such as proactive computing, caching, and edge server technology is explained, and compared to conventional technologies, shows improved performance.
It is well known that a long-term exposure to a loud noise environment affects performance, since it distracts attention, and also is able to evoke stress accompanied by negative emotional states. The purpose of this study was to analyze dynamics of subjective and physiological variables during long-lasting (30 min) exposure to intensive white noise (85 dB[A]). Physiological signals on 23 college students were recorded by BIOPAC, Grass Neurodata systems and AcqKnowledge 3.5 software. Autonomic variables, namely skin conductance level (SCL), non-specific SCR number (N-SCR), inter-beat intervals in ECG (RR intervals), heart rate variability index (HF/LF ratio of HRV), respiration rate (RESP), and skin temperature (SKT) were analyzed on 5 min epoch basis. Psychological assessment (subjective rating of stress level) was also repeated on every 5 min basis. Regression and correlation analyses were employed to trace the time course of the dynamics of the subjective and autonomic physiological variables and their relationship. Results showed that intense noise evokes subjective stress with associated autonomic nervous system responses. However, it was shown that physiological variables endure specific changes in the process of exposure to loud white noise. Discussed are probable psychophysiological mechanisms mediating reactivity to long-term auditory stimulation of high intensity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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