Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2003.05a
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pp.63-68
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2003
For effective conservation of ocean and harbor, long-term and systematic development of the ocean and harbor monitoring system is essential. The monitoring system capable of real-time and accurate data acquisition is necessary for dealing with contamination such as red tide and the flood. This paper introduces the effective and economical real-time harbor environmental monitoring system that utilizes PCS wireless data communication technology. The monitoring system has various functions such as multiple communication, TCP/IP protocol for wireless internet access, system time synchronization, bi-directional communication between the measuring device and the server. The system has been implemented at Shinseondae harbor pier in Busan to validate the systems stability and effectiveness in data acquisition. The acquired real-time ocean and harbor environmental data is expected to have a large effect, when shared by public through internet.
The majority of event detection in real-time embedded sensor network systems is based on data fusion that uses noisy sensor data collected from complicated real-world environments. Current research has produced several excellent low-level mechanisms to collect sensor data and perform aggregation. However, solutions that enable these systems to provide real-time data processing using readings from heterogeneous sensors and subsequently detect complex events of interest in real-time fashion need further research. We are developing real-time event detection approaches which allow light-weight data fusion and do not require significant computing resources. Underlying the event detection framework is a collection of real-time monitoring and fusion mechanisms that are invoked upon the arrival of sensor data. The combination of these mechanisms and the framework has the potential to significantly improve the timeliness and reduce the resource requirements of embedded sensor networks. In addition to that, we discuss about a privacy that is foundation technique for trusted embedded sensor network system and explain anonymization technique to ensure privacy.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.6
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pp.760-772
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1999
The CAN is a serial communication protocol for distributed real-time control and automation systems. Data generated from field devices in the distributed control of power plant are classified into three categories: real-time event data, real-time control data, non-real-time data. These data share a CAN medium. If the traffic of the CAN protocol is not efficiently controlled, performance requirements of the power plant system could not be satisfied. This paper proposes a bandwidth allocation algorithm that can be applicable to the CAN protocol. The bandwidth allocation algorithm not only satisfies the performance requirements of the real-time systems in the power plant but also fully utilizes the bandwidth of CAN. The bandwidth allocation algorithm introduced in this paper is validated using the integrated discrete-event/continuous-time simulation model which comprises the CAN network and distributed control system of power plant.
We propose a real time personalized recommendation algorithm on the mobile device. We use a unified collaborative filtering with reduced data. We use Fuzzy C-means clustering to obtain the reduced data and Konohen SOM is applied to get initial values of the cluster centers. The proposed algorithm overcomes data sparsity since it extends data to the similar users and similar items. Also, it enables real time service on the mobile device since it reduces computing time by data clustering. Applying the suggested algorithm to the MovieLens data, we show that the suggested algorithm has reasonable performance in comparison with collaborative filtering. We developed Android-based smart-phone application, which recommends restaurants with coupons and restaurant information.
International Journal of Reliability and Applications
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v.3
no.4
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pp.155-164
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2002
This paper focuses on how modem data mining can be integrated with real-time relational databases and commercial data warehouses to improve reliability in real-time. An important Issue for many manufacturers is the development of relational databases that link key product attributes with real-time process parameters. Helpful data for key product attributes in manufacturing may be derived from destructive reliability testing. Destructive samples are taken at periodic time intervals during manufacturing, which might create a long time-gap between key product attributes and real-time process data. A case study is briefly summarized for the medium density fiberboard (MDF) industry. MDF is a wood composite that is used extensively by the home building and furniture manufacturing industries around the world. The cost of unacceptable MDF was as large as 5% to 10% of total manufacturing costs. Prevention can result In millions of US dollars saved by using better Information systems.
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.
Data generated from sensors are exploding with recent development of IoT. This paradigm shift requires various industry fields that demand instant actions to analyze the arising data on a real-time basis, along with the real-time visualization analysis. As the existing visualization systems, however, perform visualization after storing data, the response time of the server cannot guarantee the ms-level processing that is close to real-time. They also have a problem of destroying data that can be major resources as they do not possess the process resources. Therefore, a smart gardening system that applies a real-time visualization algorithm using IoT sensing data under a gardening environment was designed and implement in this study. The response time of the server was measured to evaluate the performance of the suggested system. As a result, the response speed of the suggested real-time visualization algorithm was guaranteeing the ms-level processing close to real-time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1482-1484
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2019
We present a method for transmitting 3D object information in real time in a telepresence system. Three-dimensional object information consists of a large amount of point cloud data, which requires high performance computing power and ultra-wideband network transmission environment to process and transmit such a large amount of data in real time. In this paper, multiple users can transmit object motion and facial expression information in real time even in small network bands by using GANs (Generative Adversarial Networks), a non-supervised learning machine learning algorithm, for real-time transmission of 3D point cloud data. In particular, we propose the creation of an object similar to the original using only the feature information of 3D objects using conditional GANs.
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.3
no.1
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pp.13-16
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2007
The purpose of this paper is real time tilt servo control of the holographic data storage system. Holographic data storage device is a next generation data storage device with high storage density, high transfer rate and short access time. This device is very sensitive to a disturbance due to the enormous storage density. As to the recording material changed disc type, the media continuously vibrates as the disc rotates. When disc rotates, deviation, eccentricity and unbalance disturbance are occurred. This disturbances cause disc tilt, finally reference beam does not illuminates to correct incidence angle. Therefore real time tilt servo control is essential. In this paper, the algorithm is proposed to make real time tilt detection in angle multiplexing of the holographic data storage system with an additional servo beam and the experiments are performed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.6
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pp.699-703
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1999
It is known that the LDC(Line-Drop Compensator) becomes to lose the function of proper voltage regulation for its load currents due to the real and reactive power generated by DGS(Dispersed Generation System), when DGS is introduced into the power distribution system of which the voltage is controlled by LDC. Therefore, in that case, it is very difficult to regulate the distribution line voltage properly by using LDC. One possible solution for this problem is the real-time voltage regulation method which is to optimally regulate the sending-end voltage in real-time by collecting the real-time load data of each load data of each load section between measuring points and by calculating the optimal seding-end voltage value from them. For this, we must know the real-time load data of each load section. In this paper, a modeling method of representing a load section on high voltage line with DGSs as an equivalent lumped load is proposed for gaining the real-time load data. In addition a method of locating the measuring points is proposed. Then, these proposed methods are evaluated through computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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