Social network technology has been increasing interest in the big data service and development. However, the data stored in the distributed server and not on the central server technology is easy enough to find and extract. In this paper, we propose a big data management techniques to minimize the processing time of information you want from the content server and the management server that provides big data services. The proposed method is to link the in-group data, classified data and groups according to the type, feature, characteristic of big data and the attribute information applied to a hash chain. Further, the data generated to extract the stored data in the distributed server to record time for improving the data index information processing speed of the data classification of the multi-attribute information imparted to the data. As experimental result, The average seek time of the data through the number of cluster groups was increased an average of 14.6% and the data processing time through the number of keywords was reduced an average of 13%.
The spectral representation method is a quick and versatile tool for the generation of spatially variable, response-spectrum-compatible simulations to be used in the nonlinear seismic response evaluation of extended structures, such as bridges. However, just as recorded data, these simulated accelerations require processing, but, unlike recorded data, the reasons for their processing are purely numerical. Hence, the criteria for the processing of acceleration simulations need to be tied to the effect of processing on the structural response. This paper presents a framework for processing acceleration simulations that is based on seismological approaches for processing recorded data, but establishes the corner frequency of the high-pass filter by minimizing the effect of processing on the response of the structural system, for the response evaluation of which the ground motions were generated. The proposed two-step criterion selects the filter corner frequency by considering both the dynamic and the pseudo-static response of the systems. First, it ensures that the linear/nonlinear dynamic structural response induced by the processed simulations captures the characteristics of the system's dynamic response caused by the unprocessed simulations, the frequency content of which is fully compatible with the target response spectrum. Second, it examines the adequacy of the selected estimate for the filter corner frequency by evaluating the pseudo-static response of the system subjected to spatially variable excitations. It is noted that the first step of this two-fold criterion suffices for the establishment of the corner frequency for the processing of acceleration time series generated at a single ground-surface location to be used in the seismic response evaluation of, e.g. a building structure. Furthermore, the concept also applies for the processing of acceleration time series generated by means of any approach that does not provide physical considerations for the selection of the corner frequency of the high-pass filter.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.11
no.1
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pp.26-32
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2012
Polishing is one of the important methods in manufacturing of Si wafers and in thinning of completed device wafers. This study will report the characteristic of wafer according to processing time, machining speed and pressure which have major influence on the abrasion of Si wafer polishing. It is possible to evaluation of wafer abrasion by load cell and infrared temperature sensor. The characteristic of wafer surface according to processing condition is selected to use a result data that measure a pressure, machining speed, and the processing time. This result is appeared by the characteristic of wafer surface in machining condition. Through that, the study cans evaluation a wafer characteristic in variable machining condition. It is important to obtain optimal condition. Thus the optimum condition selection of ultra precision Si wafer polishing using load cell and infrared temperature sensor. To evaluate each machining factor, use a data through each sensor. That evaluation of abrasion according to variety condition is selected to use a result data that measure a pressure, machining speed, and the processing time. And optimum condition is selected by this result.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.21-22
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2011
The growth of using smartphone and tablet pc has enabled variety kinds of realtime applications. In these applications, the data which we called data stream is multidimensional, continuous, rapid, and time-varying. However the traditional Database Management System (DBMS) suffers from processing the real time and complex application, in this paper we proposed the framework for CCR Data Stream Server's design and implementation that compiled with Data Stream Database Management System (DSMS) and DBMS in EMR system. The system enables users not only to query stored CCR information from DBMS, but also to execute continues query for the real-time CCR Data Stream.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.141-145
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2014
A minimally appropriate time delay of audio data processing is investigated for rendering virtual sound source direction in real-time head-tracking environment under headphone listening. Less than 3.7 degree of angular mismatch should be maintained in order to keep desired sound source directions in virtually fixed while listeners are rotating their head in a horizontal plane. The angular mismatch is proportional to speed of head rotation and data processing delay. For 20 degree/s head rotation, which is a relatively slow head-movement case, less than total of 63ms data processing delay should be considered.
The incidences of cardiovascular diseases are rapidly increasing worldwide. The electrocardiogram (ECG) is a test to detect and monitor heart issues via electric signals in the heart. Presently, detecting heart disease in real time is not only possible but also easy using the myDAQ data acquisition device and LabVIEW. Hence, this paper proposes a system that can acquire ECG signals in real time, as well as detect heart abnormalities, and through light-emitting diodes (LEDs) it can simultaneously reveal whether a particular waveform is in range or otherwise. The main hardware components used in the system are the myDAQ device, Vernier adapter, and ECG sensor, which are connected to ECG monitoring electrodes for data acquisition from the human body, while further processing is accomplished using the LabVIEW software. In the Results section, the proposed system is compared with some other studies based on the features detected. This system is tested on 10 randomly selected people, and the results are presented in the Simulation Results section.
An autonomous tractor system was developed and its performance was evaluated. The system consisted of a tractor system of and a remote control station. The tractor and the remote control station communicated each other via wireless modems. The tractor had a DGPS(differential global positioning system), sensors, a controller and a modem. The DGPS collected position data and the tractor status was estimated. The information of tractor status and sensors was transferred to the remote control station. Then, the control station determined the control data such as steering angles using a fuzzy controller. The fuzzy controller used the information from the DGPS, sensors, and GIS(geographic information system) data. The control data were obtained by remote signal processing at the control station The control data for autonomous operation were transferred to the tractor controller. The performances of an autonomous tractor were evaluated for various speeds, different initial positions and different initial headings. About 1.3 seconds of time lag was occurred in transferring the tractor status data and the control data. Compensation the time lag, about 27cm deviation was observed at the speed of 0.5m/s and 37cm at the speed of 1m/s. Error caused mainly by the time lag and it would be reduced by developing a full-duplex radio module for controlling the remote tractor.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.2
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pp.317-322
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2019
This study is based on big big data base for real-time collection/analysis/processing of data, creative analysis of data assets, and intelligent processing system based on IoT, which can measure distribution phase in real time. The mobile terminal uses the SDK of the provided device to measure the data information on the consumption of specific seafood production and distribution. We use the oneM2M protocol to store various kinds of information needed for seafood production, and implement a DB Server and a system that allows the administrator to manage the system using the UI.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.2
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pp.114-125
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1993
In the present study the newly developed CAD/CAM system is applied to the process of the molding design, machining for mini-sized and precise processive die, and the production of press-stamped parts. When the design of a die was completed by means of CAD, wire cut NC data were generated with the aid of a design drawing in the CAD system and then inputed into the wire cut machine, and with the aid of a hole chart which had been made for this purpose, all the data were classified into the categories of CNC milling, jig boring, jig grinding, and machine center, and then developing a program of generating NC data, errors in process were reduced and programming time was shortened. The program was developed by using Autolisp language which was built-in the CAD, and realizing the intergation of designing a die, generating and processing NC data directly by a designer, designing time and machinery processing time were shorted. And the traditionally required working time for design. NC program required 6 days of work becomes 4 days of work by using the developed CAD/CAM system so that the efficiency shows 150% of the reduction working time. The prpgram of the design of the automation a progressive die mold was developed in the PC-Class Autocad system, therefore development expense could be reduced, and the integration of the CAD/CAM of the progressive die mold with the standard DB being built could be realized.
Distributed computing helps to efficiently store and process large data on a cluster of multiple machines. The performance of distributed computing is greatly influenced depending on the state of the servers constituting the distributed system. In this paper, we propose a self-diagnosis system that collects log data in a distributed system, detects anomalies and visualizes the results in real time. First, we divide the self-diagnosis process into five stages: collecting, delivering, analyzing, storing, and visualizing stages. Next, we design a real-time self-diagnosis system that meets the goals of real-time, scalability, and high availability. The proposed system is based on Apache Flume, Apache Kafka, and Apache Storm, which are representative real-time distributed techniques. In addition, we use simple but effective moving average and 3-sigma based anomaly detection technique to minimize the delay of log data processing during the self-diagnosis process. Through the results of this paper, we can construct a distributed real-time self-diagnosis solution that can diagnose server status in real time in a complicated distributed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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