최근 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 컨텍스트를 해석하는 것이 중요하며, 이를 위해 PDA, GPS, 가속도 센서 등 다양한 센서들이 활용되고 있다. 가속도 센서와 같은 저급의 연속적인 데이터를 수집하는 센서는 그 데이터를 직접 활용하는 것이 어려우므로 전처리 하는 것이 중요하다. 하지만 실시간으로 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 XMI 을 활용하여 가속도 센서와 생리적 신호 센서 등과 같은 저급의 데이터를 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템을 제안한다. XML을 통하여 센서 네트워크의 구조를 정의하고, 각 센서별로 수집되는 데이터와 데이터에 해당하는 컨텍스트의 룰을 정의할 수 있다. 제안하는 시스템은 XML을 통하여 센서 네트워크에 센서를 추가할 때와 컨텍스트의 룰을 수정할 때 소스의 수정을 줄여준다. 그리고 이 시스템을 활용하여 실시간으로 데이터를 모니터링하는 시스템을 구현하여 난해한 데이터의 변화를 그래프로 표현해 데이터의 검증을 도와주며, 실시간으로 전처리의 결과를 확인하여 변화가 가능하고, 다른 외부 서비스나 어플리케이션에 사용자의 컨텍스트의 제공을 용이하게 해준다.
최근 스마트 기기를 이용한 전자 출결 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전자 출결 시스템을 이용하여 교수는 실시간으로 학생들의 출결 처리와 출석 기록을 관리할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 자동식별 및 데이터 획득(AIDC, Automatic Identification and Data Capture) 기반의 전자 출결 시스템의 한계점인 공간적, 시간적, 비용적 문제점을 해결할 수 있는 전자 출결 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 웹 서버로 동작하며 HTML5(Hyper Text Markup Language ver.5) 기반으로 작성된 출결 관리 페이지에 개인이 가진 스마트 기기를 통한 접속한 후 서버-클라이언트 이미지 데이터 전송 기술을 이용하여 실시간 전자 출결이 가능한 장점이 있다. 또한 제안 시스템은 파이썬 플라스크 프레임워크를 기반으로 동작하기 때문에 운영체제에 상관없이 설치 및 운용이 가능한 장점을 가진다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.174-180
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2022
Emotion recognition is an essential component of complete interaction between human and machine. The issues related to emotion recognition are a result of the different types of emotions expressed in several forms such as visual, sound, and physiological signal. Recent advancements in the field show that combined modalities, such as visual, voice and electroencephalography signals, lead to better result compared to the use of single modalities separately. Previous studies have explored the use of multiple modalities for accurate predictions of emotion; however the number of studies regarding real-time implementation is limited because of the difficulty in simultaneously implementing multiple modalities of emotion recognition. In this study, we proposed an emotion recognition system for real-time emotion recognition implementation. Our model was built with a multithreading block that enables the implementation of each modality using separate threads for continuous synchronization. First, we separately achieved emotion recognition for each modality before enabling the use of the multithreaded system. To verify the correctness of the results, we compared the performance accuracy of unimodal and multimodal emotion recognitions in real-time. The experimental results showed real-time user emotion recognition of the proposed model. In addition, the effectiveness of the multimodalities for emotion recognition was observed. Our multimodal model was able to obtain an accuracy of 80.1% as compared to the unimodality, which obtained accuracies of 70.9, 54.3, and 63.1%.
In large-scale hospitals, the department of biomedical engineering should always provide quick repair service for damaged medical devices to guarantee continuous patient treatment. However, in actual circumstances, there are so many time-consuming issues that delays device repair for weeks or even months; therefore, it is required to prepare alternative ways for quick repair service. In this study, we first mentioned about the regulation issues in Korea about the 3D printing-based medical device repair, and then introduced the results of our preliminary study that evaluated the feasibility of 3D printing-based medical device repair before real-field application. Results of the study demonstrated that, in all of the 23 cases, parts for repair that were manufactured by 3D-printing were successfully fixed and connected to the main body of the original device, and showed sufficient rigidity for protecting internal parts of the device. Considering the experimental results, medical device repair by applying 3D printing technology can be a promising alternative in cases when regular repair process is not available or takes too much time.
With increasing interest in ubiquitous computing technology, an infrastructure for the short-distance wireless communication has been extended socially, bringing spotlight to the security system using the image or location. In case of existing security system, there have been issues such as the occurrences of blind spots, difficulty in recognizing multiple objects and storing of the unspecified objects. In order to solve this issue, zone-based location-estimation search system for the image have been suggested as an alternative based on the real-time location determination technology combined with image. This paper intends to suggest the search service for the image zone-based location-estimation. For this, it proposed the location determination algorism using IEEE 802.15.4/ZigBee's RSSI and for real-time image service, the RTP/RTCP protocol was applied. In order to combine the location and image, at the event of the entry of the specified target, the record of the time for image and the time of occurrence of the event on a global time standard, it has devised a time stamp, applying XML based meta data formation method based on the media's feature data based in connection with the location based data for the events of the object. Using the proposed meta data, the service mode which can search for the image from the point in time when the entry of the specified target was proposed.
The renewable resource are getting more attentions with increased concerns on the depletion of fossil fuels and several environmental issues like emission problem. Wind power is a representative option among several renewable sources and the generation capacity using wind power is being increased. However, the wind generation is so volatile on its output characteristic, so it is required to assess the grid impact of wind power generation by measuring the fluctuation effect more precisely. This paper proposes the method for measuring the generation output according to IEC 61400-21(Measurement and assessment of power quality characteristics of grid connected wind turbines) to assess the power quality of wind turbine generation. In addition, it shows an application case to a small-scale wind power generator. In the case study, it suggests a structure design of the proposed measurement instrument both on hardware and software aspects, which is composed of a remote monitoring & data analysis program and an FPGA based real-time signal processing device.
In this paper, we address several issues in the real time implementation of MPEG-1 Layer II decoder on a fixed-point digital signal processor (DSP), especially TMS320C6416. There is a trade-off between processing speed and the size of program/data memory for the optimal implementation. In a view of the speed optimization, we first convert the floating point operations into fixed point ones with little degradation in audio quality, and then the look-up tables used for the inverse quantization of the audio codec are forced to be located into the internal memory of the DSP. And then, window functions and filter coefficients in the decoder are precalculated and stored as constant, which makes the decoder faster even larger memory size is required. It is shown from the real-time experiments that the fixed-point implementation enables us to make the decoder with a sampling rate of 48 kHz operate with 3 times faster than real-time on TMS320C6416 at a clock rate of 600 MHz.
The energy conservation is one of the most important issues in recent years. Especially, the energy conservation through improved control strategies is one of the most highly possible area to be implemented in the near future. The energy conservation of the ice storage system can be accomplished through the improved control strategies. A real time building load prediction algorithm was developed. The expected highest and the lowest outdoor temperature of the next day were used to estimate the next day outdoor temperature profile. The measured dry bulb temperature and the measured building load were used to estimate system parameters by using the on-line weighted recursive least square method. The estimated hourly outdoor temperatures and the estimated hourly system parameters were used to predict the next day hourly building loads. In order to see the effectiveness of the building load prediction algorithm, two different types of building models were selected and analysed. The simulation results show less than 1% in error for the prediction of the next day building loads. Therefore, this algorithm may successfully be used for the development of improved control algorithms of the ice storage system.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제20권3호
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pp.175-202
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2016
Ultrasound imaging is a widely used tool for visualizing human body's internal organs and quantifying clinical parameters. Due to its advantages such as safety, non-invasiveness, portability, low cost and real-time 2D/3D imaging, diagnostic ultrasound industry has steadily grown. Since the technology advancements such as digital beam-forming, Doppler ultrasound, real-time 3D imaging and automated diagnosis techniques, there are still a lot of demands for image quality improvement, faster and accurate imaging, 3D color Doppler imaging and advanced functional imaging modes. In order to satisfy those demands, mathematics should be used properly and effectively in ultrasound imaging. Mathematics has been used commonly as mathematical modelling, numerical solutions and visualization, combined with science and engineering. In this article, we describe a brief history of ultrasound imaging, its basic principle, its applications in obstetrics/gynecology, cardiology and radiology, domestic-industrial products, contributions of mathematics and challenging issues in ultrasound imaging.
This article discusses a capacity planning method in QoS-guaranteed IP networks such as BcN (Broadband convergence Network). Since IP based networks have been developed to transport best-effort data traffic, the introduction of multi-service component in BcN requires fundamental modifications in capacity planning and network dimensioning. In this article, we present the key issues of the capacity planning in multi-service IP networks. To provide a foundation for network dimensioning procedure, we describe a systematic approach for classification and modeling of BcN traffic based on the QoS requirements of BcN services. We propose a capacity planning framework considering data traffic and real-time streaming traffic separately. The multi-service Erlang model, an extension of the conventional Erlang B loss model, is introduced to determine required link capacity for the call based real-time streaming traffic. The application of multi-service Erlang model can provide significant improvement in network planning due to sharing of network bandwidth among the different services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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