Recently ARM processor's processing power has been increasing rapidly as it has been applied to consumer electronics products. Because of its computing power and low power consumption, it is used to various embedded systems.( including vision processing systems.) Embedded linux that provides well-made platform and GUI is also a powerful tool for ARM based embedded systems. So short period to develop is one of major advantages to the ARM based embedded system. However, for real-time date processing applications such as an image processing system, ARM needs additional equipments such as FPGA that is suitable to parallel processing applications. In this paper, we developed an embedded system using ARM processor and FPGA. FPGA takes time consuming image preprocessing and numerical algorithms needs floating point arithmetic and user interface are implemented using the ARM processor. Overall processing speed of the system is 60 frames/sec of VGA images.
The purpose of this study were to organize a sorting system, to develop an algorithm of image processing for the shape sorting, and to finally develop a scientific and objective shape sorting system of Korean Red-Ginseng for mechanization of the shape sorting. The results of this study are followed. 1. The shape sorting system of Korean Red-Ginseng consists of a control computer, a color CCD camera(WV-CP4110) for image processing, an image processing board(DT3153), and an image acquisition unit. 2. Many image processing skill, such as sliding, stretching, threshold, binary and D$\sub$t/ were used to analyze the shape sorting factors of Korean Red-ginseng. 3. The sorting accuracy of the shape sorting system for the Korean Red-Ginseng was 74.7%. It is 21.1% lower than that of human inspector. Although the system has low accuracy, using more cameras may improve its sorting accuracy.
This paper suggests a specific model that could efficiently improve the interaction and the interface between MES(Manufacturing Execution System) server and POP(Point of Production) terminal through electronic document server and electronic pen, bluetooth receiver and form paper in disassembly and process inspection works. The proposed model shows that the new method by electronic document automation system can more efficiently perform to reduce processing time for maintenance work, compared with the current approach by handwritten processing system. It is noted in case of the method by electronic document automation system that the effects of proposed model are as follows; (a) While the processing time per equipment for maintenance by the current method was 300 minutes, the processing time by the new method was 50 minutes. (b) While the processing error ratio by the current method was 20%, the error ratio by the new method was 1%.
This paper determines the allocation of computers and data files to minimize the sum of processing and communication costs which occur in processing jobs at each node. The problem of optimally configuring a distributed computer system belongs to the class of NP-Complete problems and the object function of this paper is nonlinear function and is hard to solve. This paper seeks the solution of distributed processing system by Tabu Search. Firstly, it presents the method of generating the starting solution proper to the distributed processing system. Secondly, it develops the method of searching neighborhood solutions. Finally, it determines the Tabu restriction appropriate to the distributed processing system. According to the experimental results, this algorithm solves a sized problems in reasonable time and is effective in the convergence of the solution. The algorithm developed in this paper is also applicable to the general allocation problems of the distributed processing system.
본 논문에서는 최근에 개발된 위성 데이터 후처리 시스템의 동향에 대해 기술 하고자 한다. 위성 데이터 후처리 시스템은 위성의 텔레메트리를 분석하고 위성의 상태를 파악하는데 사용되는 시스템으로 빠른 처리속도, 데이터 도시화, 사용의 용이성, 그리고 범용성의 요구사항을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 여러 위성 데이터 후처리 시스템이 어떻게 설계되고 구현되었는지를 살펴본다.
In this letter, we present an event stream processing system that can evaluate a pattern query for a data sequence with predicates. We propose a pattern query language and develop a pattern query processing system. In our system, we propose novel techniques for run-time aggregation and negation processing and apply our system to stream data generated from vehicles to monitor unusual driving patterns.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.194-199
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2019
As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.
최근 항만 물류 처리를 위한 EDI(Electronic Data Interchange) 문서 처리가 급증하여 이의 처리 시스템 사용이 증가하고 있다. 그러나, 기존의 시스템은 EDI 문서를 스크립트 방식으로 처리하였으나, 스크립트 작성이 복잡하고, 문서 처리 효율이 낮아 사용량 증가에 따른 처리 수요를 따라가지 못하고 있다. 이에, 본 논문은 스크립트 방식을 바이너리 방식으로 바꾸어 처리하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 항만 물류에 사용되는 12종의 EDI 문서를 개발하였다. 이에 따라, 기존 방식에 비해 문서 처리 속도가 약 12배 정도 개선되어 항만 물류 EDI 문서 처리 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Due to the data processing development by the computer, the early warning system recently has made a remarkable evolution in its functions and performance as a component of the communication and control system which is also supported by the computer communication and intelligence system. In this paper it is presented that a integrated data processing system is designed to integrate the information sent from the various radar systems which constitute an early warning system. The suggested system model of this paper is devided into two types of structures, the centralized model and the distributed model, according to the data processing algorithm. We apply the queueing theory to analyse the performance of the designed models and the OPNET system kernel to make the analysing program with C language. From the analysis of the queueing components by applying the analysis programs to the designed systems, we got the tendancies and characteristics of both models, that is, a fast data processing performance of the distributed model and a stable data processing capability of the centralized model.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권3호
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pp.160-165
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2018
This paper designed and developed the image processing system of integrating feature extraction and matching by using convolutional neural network (CNN), rather than relying on the simple method of processing feature extraction and matching separately in the image processing of conventional image recognition system. To implement it, the proposed system enables CNN to operate and analyze the performance of conventional image processing system. This system extracts the features of an image using CNN and then learns them by the neural network. The proposed system showed 84% accuracy of recognition. The proposed system is a model of recognizing learned images by deep learning. Therefore, it can run in batch and work easily under any platform (including embedded platform) that can read all kinds of files anytime. Also, it does not require the implementing of feature extraction algorithm and matching algorithm therefore it can save time and it is efficient. As a result, it can be widely used as an image recognition program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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