The last decade has seen a rapid growth in the use of mobile devices all over the world. With an increasing use of mobile devices, mobile applications are becoming more diverse and complex, demanding more computational resources. However, mobile devices are typically resource-limited (i.e., a slower-speed CPU, a smaller memory) due to a variety of reasons. Mobile users will be capable of running applications with heavy computation if they can offload some of their computations to other places, such as a desktop or server machines. However, mobile users are typically subject to dynamically changing network environments, particularly, due to user mobility. This makes it hard to choose good offloading decisions in mobile environments. In general, users' mobility can provide some hints for upcoming changes to network environments. Motivated by this, we propose a mobility model of each individual user taking advantage of the regularity of his/her mobility pattern, and develop an offloading decision-making technique based on the mobility model. We evaluate our technique through trace-based simulation with real log data traces from 14 Android users. Our evaluation results show that the proposed technique can help boost the performance of mobile devices in terms of response time and energy consumption, when users are highly mobile.
Model based control methods are widely used to improve the control performance of diesel engine air systems because the control results of the air system significantly affect the emission level and drivability. However, the model based control algorithm requires a lot of unmeasurable states which are hard to be measured in a mass production engine. In this study, an air system model of the diesel engine is proposed to estimate 11 unmeasurable states using only sensors equipped in a mass production engine. In order to improve the estimation performance in the transient condition, dynamic characteristics of the air system are analyzed and implemented as discrete filters. Turbine and compressor efficiency models are also proposed to overcome a limitation of the constant or look-up table based efficiency values. The proposed air system model was validated in steady state and transient conditions by real-time engine experiments. The maximum error of the estimation for 11 physical states was 11.7%.
There has been a need for replacing human labors with a robot in such dangerous and hard jobs of various construction sites. For that reason, many researches have been made about the high quality robot, which performs its duty instead of human labors. This study is about auto surveying system development based on VRS-GPS which enables autodriving in dangerous areas where it's difficult for humans to measure directly. This study is about the auto-surveying system development, based on VRS-GPS, which enables auto-drive in dangerous areas, whereas difficult for humans to measure directly. The GPS is made with GRXI and SHC250 controllers of the SOKKIA company. The auto surveying system is composed of DPS module, geomagnetism sensor, bluetooth, gimbals, IMU, etc to automatic drive via enter into a route of position. The developed auto surveying system has installed the carmeras for front and vertical axis as well as systems to grasp situation of surveying with smartphone in real time. The result from analysed RMSE of auto surveying system and VRS-GPS surveying is 0.0169m of X-axis and 0.0246m of Y-axis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4080-4097
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2020
In recent years, convolutional neural network (CNN) has become the primary method for face detection. But its shortcomings are obvious, such as expensive calculation, heavy model, etc. This makes CNN difficult to use on the mobile devices which have limited computing and storage capabilities. Therefore, the design of lightweight CNN for face detection is becoming more and more important with the popularity of smartphones and mobile Internet. Based on the CPU real-time face detector FaceBoxes, we propose a multi-task lightweight face detector, which has low computing cost and higher detection precision. First, to improve the detection capability, the squeeze and excitation modules are used to extract attention between channels. Then, the textual and semantic information are extracted by shallow networks and deep networks respectively to get rich features. Finally, the landmark detection module is used to improve the detection performance for small faces and provide landmark data for face alignment. Experiments on AFW, FDDB, PASCAL, and WIDER FACE datasets show that our algorithm has achieved significant improvement in the mean average precision. Especially, on the WIDER FACE hard validation set, our algorithm outperforms the mean average precision of FaceBoxes by 7.2%. For VGA-resolution images, the running speed of our algorithm can reach 23FPS on a CPU device.
As we have said major contents in the background of inducing Mutual Credits, Agricultural Cooperatives' Mutual Credits are absolutely necessary to the development of rural community. In real aspects, since it has been introduced, Mutual Credits have contributed greatly to the rural prosperity, as we have studied in the actual state of Mutual Credits. But with the advent of WTO system, both the international situation of open-trade policy and the domestic one of free banking and deregulation were rapidly going on at the same time, there by Mutual Credits' business has been threated by them. So Mutual Credits had to seek some programs for development in order to solve the hard situation. Several points on development programs of Mutual Credits are as follows: (1) Realization of scale of economy by the way of M&A among small primary cooperatives (2) Development of new financial products for raising funds safely (3) Management-rationalization by automatic systems like cash dispenser and telebanking (4) Variation of business area (5) Enforcing economy-business part besides Mutual Credits' one among cooperative businesses (6) Government's successive support.
Cho Gae-Young;Yoon Ra-Young;Park Jeong-Man;Kwon Sung-Jae;Ahn Young-Bok;Bae Moo-Ho;Jeong Mok-Kun
대한의용생체공학회:의공학회지
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제27권3호
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pp.117-124
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2006
Recently, active research has been going on to measure the elastic modulus of human soft tissue with medical ultrasound imaging systems for the purpose of diagnosing cancers or tumors which have been difficult to detect with conventional B-mode imaging techniques. In this paper, a real-time ultrasonic elasticity imaging system is implemented in software on a Pentium processor-based ultrasonic diagnostic imaging system. Soft tissue is subjected to external vibration, and the resulting tissue displacements change the phase of received echoes, which is in turn used to estimate tissue elasticity. It was confirmed from experiment with a phantom that the implemented elasticity imaging system could differentiate between soft and hard regions, where the latter is twice harder than the former, while operating at an adequate frame rate of 20 frames/s.
The purpose of this study is to estimate deterioration factors and weighting factors in pipe network which each local self-governments takes rehabilitation and replacement work present time. Deterioration factors in pipe network are able to effected of specific province or location related with water supply. Most of water supply pipes are laid under the ground, it is hard to quantify deterioration degree of water system. Moreover, the timing and economic limitation and insufficient information on the spot survey gives a difficulty to look over how old water supply system is. Accordingly, this study collects and analyses five data as the laying environment, visual analysis, analysis of soil contents, analysis of pipe material, and questionary survey data in water pipe of A city. The deterioration factor estimates 14 factors with excavation and experimental analysis and 9 factors without excavation and experimental analysis. Also, the weighting factors are estimated by using the multiple linear regressions and the linear programming. The estimated deterioration factor and weighting results are compared the analysis result of visual, pipe material, and soil contents with the Probabilistic Neural Network Model. Consequently, the model results of estimated 9 factors in this study and 14 factors show the 1-2% difference. The result show that the proposed model could be used to decide the deterioration condition of pipe line with real excavation and experimental analysis.
To enable hard real-time systems to take advantage of multicore processors, it is crucial to obtain the worst-case execution time (WCET) for programs running on multicore processors. However, this is challenging and complicated due to the inter-thread interferences from the shared resources in a multicore processor. Recent research used the combined cache conflict graph (CCCG) to model and compute the worst-case inter-thread interferences on a shared L2 cache in a multicore processor, which is called the CCCG-based approach in this paper. Although it can compute the WCET safely and accurately, its computational complexity is exponential and prohibitive for a large number of cores. In this paper, we propose three counter-based approaches to significantly reduce the complexity of the multicore WCET analysis, while achieving absolute safety with tightness close to the CCCG-based approach. The basic counter-based approach simply counts the worst-case number of cache line blocks mapped to a cache set of a shared L2 cache from all the concurrent threads, and compares it with the associativity of the cache set to compute the worst-case cache behavior. The enhanced counter-based approach uses techniques to enhance the accuracy of calculating the counters. The hybrid counter-based approach combines the enhanced counter-based approach and the CCCG-based approach to further improve the tightness of analysis without significantly increasing the complexity. Our experiments on a 4-core processor indicate that the enhanced counter-based approach overestimates the WCET by 14% on average compared to the CCCG-based approach, while its averaged running time is less than 1/380 that of the CCCG-based approach. The hybrid approach reduces the overestimation to only 2.65%, while its running time is less than 1/150 that of the CCCG-based approach on average.
Ji, Qing;Ho, Michael;Zheng, Rong;Ding, Zhi;Song, Gangbing
Smart Structures and Systems
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제15권1호
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pp.135-150
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2015
Large concrete structures are prone to cracks and damages over time from human usage, weathers, and other environmental attacks such as flood, earthquakes, and hurricanes. The health of the concrete structures should be monitored regularly to ensure safety. A reliable method of real time communications can facilitate more frequent structural health monitoring (SHM) updates from hard to reach positions, enabling crack detections of embedded concrete structures as they occur to avoid catastrophic failures. By implementing an unconventional mode of communication that utilizes guided stress waves traveling along the concrete structure itself, we may be able to free structural health monitoring from costly (re-)installation of communication wires. In stress-wave communications, piezoelectric transducers can act as actuators and sensors to send and receive modulated signals carrying concrete status information. The new generation of lead zirconate titanate (PZT) based smart aggregates cause multipath propagation in the homogeneous concrete channel, which presents both an opportunity and a challenge for multiple sensors communication. We propose a time reversal based pulse position modulation (TR-PPM) communication for stress wave communication within the concrete structure to combat multipath channel dispersion. Experimental results demonstrate successful transmission and recovery of TR-PPM using stress waves. Compared with PPM, we can achieve higher data rate and longer link distance via TR-PPM. Furthermore, TR-PPM remains effective under low signal-to-noise (SNR) ratio. This work also lays the foundation for implementing multiple-input multiple-output (MIMO) stress wave communication networks in concrete channels.
In a previous study, the authors have proposed the Cooperative Collision Avoidance (CCA) method which enables mobile robots to cooperatively avoid collisions, by extending the concept of the Velocity Obstacle to multiple robot systems. The method introduced an evaluation function considering an operation objective so that each robot can choose the velocity which optimizes the function. As the evaluation function could be of an arbitrary type, this method is applicable to a wide variety of tasks. However, it complicates the optimization of the function especially in real-time. In addition, construction of the evaluation function requires an operation objective of the other robot which is very hard to obtain without communication. In this paper, the CCA method is improved considering such problems for implementation. To decrease computational costs, the previous method is simplified by introducing two essential assumptions. Then, by treating the desired direction of locomotion for each robot as the operation objective, an operation objective estimator which estimates the desired direction of the other robot is introduced. The only measurement required is the other robot's relative position, since the other information can be obtained through the estimation. Hence, communicational devices that are necessary for most other cooperative methods are not required. Moreover, mobile robots employing the method can avoid collisions with uncooperative robots or moving obstacles as well as with cooperative robots. Consequently, this improved method can be applied to general dynamic environments consisting of various mobile robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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