In this paper, we design and implement a distributed, moving objects management system for processing locations and sensor data from smart black boxes. The proposed system is designed and implemented based on Apache Kafka, Apache Spark & Spark Streaming, Hbase, HDFS. Apache Kafka is used to collect the data from smart black boxes and queries from users. Received location data from smart black boxes and queries from users becomes input of Apache Spark Streaming. Apache Spark Streaming preprocesses the input data for indexing. Recent location data and indexes are stored in-memory managed by Apache Spark. Old data and indexes are flushed into HBase later. We perform experiments to show the throughput of the index manager. Finally, we describe the implementation detail in Scala function level.
기존의 배수설비 관리 시스템은 체계적으로 전산화되어 있지 않으며, 각 배수설비의 정보 및 위치 관리가 미흡하여 현장에서의 관리에 어려움을 겪고 있다. 현재 배수설비 관리에서는 수리 기사가 현장에서 QR코드를 인식하여 배수설비의 정보를 파악하고 있다. 이러한 방법은 현장에서 QR코드의 위치를 찾는데 어려움이 있고, QR코드 부착물의 분실 및 파손으로 인해 추가적인 유지보수비용이 든다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 GPS 기반 배수설비 관리 시스템은 각 배수설비를 GPS 정보를 포함하여 저장, 관리하므로 현장에서 어플리케이션을 통해 사용자의 위치 데이터를 기반으로 배수설비의 위치 및 정보를 제공하는 방법을 사용할 수 있고, 웹 기반 관리 시스템에서 배수설비 및 하수관거 민원, 시설물의 관리를 함께 하여 배수설비 관리의 효율을 증가시킬 수 있다.
The e-Logistics means the virtual business activity and service architecture among the logistics companies based on the Internet technology. The management of vehicles' location in most conventional vehicle tracking system has some critical defects when it deals with data which are continuously changed. It means the conventional vehicle tracking system based on the conventional database is unable eventually to cope with the environment that should manage the frequently changed location of vehicles. The important things in the evaluation of the vehicle tracking system is to determine the threshold of cost of database ,update period and communication period between vehicles and the system. In other words, the difference between the reallocation of vehicle and the data in database can evaluate the overall performance of vehicle tracking systems. Most of the previous works considers only the information that is valid at the current time, and is hard to manage efficiently the past and future information. To overcome this problem, the efforts on moving objects management system(MOMS) and uncertainty processing have been started from a few years ago. In this paper, we propose an uncertainty processing model and system implementation of moving object that tracks the location of the vehicles. We adopted both linear-interpolation method and trigonometric function to chase up the location of vehicles for the past time as well as future time, respectively. We also explain the comprehensive examples of MOMS and uncertainty processing in parcel application that is one of major application of e-Logistics domain.
Habibnezhad, Mahmoud;Shayesteh, Shayan;Liu, Yizhi;Fardhosseini, Mohammad Sadra;Jebelli, Houtan
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.510-519
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2020
Within an intelligent automated cyber-physical system, the realization of the autonomous mechanism for data collection, data integration, and data analysis plays a critical role in the design, development, operation, and maintenance of such a system. This construct is particularly vital for fault-tolerant route-finding systems that rely on the imprecise GPS location of the vehicles to properly operate, timely plan, and continuously produce informative feedback to the user. More essentially, the integration of digital twins with cyber-physical route-finding systems has been overlooked in intelligent transportation services with the capacity to construct the network routes solely from the locations of the operating vehicles. To address this limitation, the present study proposes a conceptual architecture that employs digital twin to autonomously maintain, update, and manage intelligent transportation systems. This virtual management simulation can improve the accuracy of time-of-arrival prediction based on auto-generated routes on which the vehicle's real-time location is mapped. To that end, first, an intelligent transportation system was developed based on two primary mechanisms: 1) an automated route finding process in which predictive data-driven models (i.e., regularized least-squares regression) can elicit the geometry and direction of the routes of the transportation network from the cloud of geotagged data points of the operating vehicles and 2) an intelligent mapping process capable of accurately locating the vehicles on the map whereby their arrival times to any point on the route can be estimated. Afterward, the digital representations of the physical entities (i.e., vehicles and routes) were simulated based on the auto-generated routes and the vehicles' locations in near-real-time. Finally, the feasibility and usability of the presented conceptual framework were evaluated through the comparison between the primary characteristics of the physical entities with their digital representations. The proposed architecture can be used by the vehicle-tracking applications dependent on geotagged data for digital mapping and location tracking of vehicles under a systematic comparison and simulation cyber-physical system.
In this paper, an estimation of person height and 3D location of a moving person by using the pan/tilt-embedded stereo tracking system is suggested and implemented. In the proposed system, face coordinates of a target person is detected from the sequential input stereo image pairs by using the YCbCr color model and phase-type correlation methods and then, using this data as well as the geometric information of the stereo tracking system, distance to the target from the stereo camera and 3-dimensional location information of a target person are extracted. Basing on these extracted data the pan/tilt system embedded in the stereo camera is controlled to adaptively track a moving person and as a result, moving trajectory of a target person can be obtained. From some experiments using 780 frames of the sequential stereo image pairs, it is analyzed that standard deviation of the position displacement of the target in the horizontal and vertical directions after tracking is kept to be very low value of 1.5, 0.42 for 780 frames on average, and error ratio between the measured and computed 3D coordinate values of the target is also kept to be very low value of 0.5% on average. These good experimental results suggest a possibility of implementation of a new stereo target tracking system having a high degree of accuracy and a very fast response time with this proposed algorithm.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권4호
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pp.1-16
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2007
In the microcell- or picocell-based system the frequent movements of the mobile bring about excessive traffics into the networks. A mobile location estimation mechanism can facilitate both efficient resource allocation and better QoS provisioning through handoff optimization. Existing location estimation schemes consider only LOS model and have poor performance in presence of multi-path and shadowing. In this paper we study a novel scheme which can increase estimation accuracy by considering NLOS environment and other multiple decision parameters than the received signal strength.
The LBS (Location-Based Services) are valuable information services combined the location of moving object with various contents such as map, POI (point of Interest), route and so on. The must general service of LBS is route determination service and its applicable parts are FMS (Fleet Management System), travel advisory system and mobile navigation system. The core function of route determination service is determination of optimal route from source to destination in various environments. The MODB (Moving Object Database) system, core part of LBS composition systems, is able to manage current or past location information of moving object and massive trajectory information stored in MODB is value-added data in CRM, ERP and data mining part. Also this past trajectory information can be helpful to determine optimal route. In this paper, we suggest methods to determine optimal route by querying past trajectory information in MODB system and verify the effectiveness of suggested method.
The automatic determination of vehicle operation status as well as continuous tracking of vehicle location with intelligent management is one of major elements to achieve the goals. Especially, vehicle operation status can only be analyzed in terms of expert experiences with real-time location data with scheduling information. However the scheduling information of individual vehicle is very difficult to be interpreted immediately because there are hundreds of thousand vehicles are run at the same time in the national wide range workplace. In this paper, we propose the location-based knowledge management system(LKMs) using the active trajectory analysis method with routing and scheduling information to cope with the problems. This system uses an inference technology with dispatching and geographic information to generate the logistics knowledge that can be furnished to the manager in the central vehicle monitoring and controlling center.
The location of inspection stations is a significant component of production systems. In this paper, a prototype expert system is designed for deciding the optimal location of inspection stations. The production system is defined as a single channel of n serial operation stations. The potential inspection station can be located after any of the operation stations. Nonconforming units are generated from a compound binomial distribution with known parameters at any given operation station. Traditionally Dynamic programming, Zero-one integer programming, or Non-linear programming techniques are used to solve this problem. However a problem with these techniques is that the computation time becomes prohibitively large when t be number of potential inspection stations are fifteen or more. An expert system has the potential to solve this problem using a rule-based system to determine the near optimal location of inspection stations. This prototype expert system is divided into a static database, a dynamic database and a knowledge base. Based on defined production systems, the sophisticated rules are generated by the simulator as a part of the knowledge base. A generate-and-test inference mechanism is utilized to search the solution space by applying appropriate symbolic and quantitative rules based on input data. The goal of the system is to determine the location of inspection stations while minimizing total cost.
지하수개발 기술의 발전과 생활여건 개선으로 지하수의 사용이 증가되면서 지하수에 대한 관리상 어려움과 여러 문제점들이 발생하고 있다. 지하수관리체계의 부실, 관리 인원의 부족, 무분별한 개발 등으로 지하수 오염 및 수량부족 현상이 가중되고 있고, 또한 지하수관 정의 관리가 어려워 지역적인 과잉개발이나 폐공이 방치되는 현상이 나타나고 있다. 본 논문은 GIS를 이용한 지하수관리의 시스템구축 모델을 제시하고, 지하수관리시스템에 필요한 분석기능 및 지하수관리 방법을 구현하여 효율적인 지하수관리가 이루어질 수 있도록 하는데 목적이 있다. 지하수개발의 위치정보를 기록하고 개발자료와 현장조사자료 등의 여러 자료를 D/B화 하였다. 또한 위성영상을 이용한 선구조 분석 자료와 수리시험 자료, 수질조사 자료 등을 활용하여 지역별 특성 값을 주제도로 작성하였고, 이러한 자료들을 활용하여 지하수 모델링 기초자료를 자동 생성할 수 있도록 하였다. 신규 지하수개발 위치에 대하여 주변의 지하수개발현황 및 오염원 현황, 선구조의 발달, 오염취약성도(DRASTIC), 수질조사 등의 자료를 손쉽게 파악할 수 있는 장점이 있다. 지하수관리시스템은 이러한 기능들을 이용하여 지하수개발 적지선정이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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