고신뢰 CPS 개발을 위해서는 M&S는 매우 중요하다. 각각의 CPS 시스템의 다른 부분을 모델링하기 위해 각각의 다른 시뮬레이션 프로그램들을 사용하기 때문에 어떤 CPS 전체 시스템을 하나의 시뮬레이션 툴에서 모델링하기는 쉽지 않다. FMI는 다른 시뮬레이션 툴들 간에 M&S를 위한 표준이다. 또한, DDS는 대규모의 실시간 데이터 전송에 적합한 통신 미들웨어이다. 따라서 이 논문에서는 DDS를 이용하는 FMI기반의 CPS 실시간 분산 시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크의 성능 평가를 위해서 IEEE HLA/RTI와 OMG DDS 미들웨어를 사용해서 분산 시뮬레이션을 수행하고 전체 시뮬레이션 수행 시간을 측정하고 비교해보았다. 성능 평가 결과를 통해서 DDS를 사용하는 시뮬레이션 수행 속도가 HLA/RTI를 사용하는 것에 비해 최소 1.14배 이상 빠른 것을 확인할 수 있었다.
Debugging in distributed environments, such as wireless sensor networks (WSNs), which consist of sensor nodes with limited resources, is an iterative and occasionally laborious process for programmers. In sensor networks, it is not easy to find unintended bugs that arise during development and deployment, and that are due to a lack of visibility into the nodes and a dearth of effective debugging tools. Most sensor network debugging tools are not provided with effective facilities such as real-time tracing, remote debugging, or a GUI environment. In this paper, we present a hybrid debugging framework (HDF) that works on WSNs. This framework supports query-based monitoring and real-time tracing on sensor nodes. The monitoring supports commands to manage/control the deployed nodes, and provides new debug commands. To do so, we devised a debugging device called a Docking Debug-Box (D2-Box), and two program agents. In addition, we provide a scalable node monitor to enable all deployed nodes for viewing. To transmit and collect their data or information reliably, all nodes are connected using a scalable node monitor applied through the Internet. Therefore, the suggested framework in theory does not increase the network traffic for debugging on WSNs, and the traffic complexity is nearly O(1).
Pervasive augmented reality (AR) technology can be used to efficiently search for the required information regarding products in stores through text augmentation in an Internet of Things (IoT) environment. The evolution of context awareness and image processing technologies are the main driving forces that realize this type of AR service. One of the problems to be addressed in the service is that augmented objects are fixed and cannot be replaced efficiently in real time. To address this problem, a real-time mobile AR framework is proposed. In this framework, an optimal object to be augmented is selected based on object similarity comparison, and the augmented objects are efficiently managed using distributed metadata servers to adapt to the user requirements, in a given situation. To evaluate the feasibility of the proposed framework, a prototype system was implemented, and a qualitative evaluation based on questionnaires was conducted. The experimental results show that the proposed framework provides a better user experience than existing features in smartphones, and through fast AR service, the users are able to conveniently obtain additional information on products or objects.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1138-1145
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2022
While pursuing digitalization and paperless projects, the construction industry needs to settle on how to make the most of digitized data and information. On-site workers, who currently rely on paper documents to check and review design and construction plans, will need alternative ways to efficiently access the information without using any paper. Augmented Reality is a potential solution where the information customized to a user is aligned with the physical world. This paper proposes the Augmented Reality framework to deliver the information on on-site resources (e.g., workers and equipment) using head-mounted devices. The proposed framework was developed by interoperating Augmented Reality-supported devices and a digital twin platform in which all information related to ongoing tasks is accumulated in real-time. On-site resources appearing in the user's field of view are automatically detected by an object detection algorithm and then assigned to the corresponding information by matching the data in the digital twin platform. Preliminary experiments show the feasibility of the proposed framework. Worker detection results can be visualized on HoloLens 2 in near real-time, and the matching process obtained the accuracy greater than 88%.
스마트폰과 태블릿등 다양한 스마트 기기들의 등장으로 의료기관의 정보 시스템에도 많은 변화가 시작 되었다. 특히 클라이언트 기기의 다양화는 의료기관내에서 효과적인 의료정보 공유의 필요성은 증대시켰고 이를 위해 N 스크린 기반의 서비스의 요구가 커지고 있다. 그러나 N 스크린 기반의 의료 정보 공유 서비스를 위해 iOS, 안드로이드 등 서로 다른 OS를 지원하는 클라이언트를 개별적으로 개발하고 유지하기에는 많은 비용이 소요되고 사용자에게 다중기기를 통해서 끊김없는(seamless) 서비스를 제공하는 것을 어렵게 하는 문제가 있다. 또한 보안상의 문제로 클라이언트와 의료정보 시스템과의 데이터를 중계해주기 위한 방법도 필요 하다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위해 실시간 의료정보 공유 프레임워크 기반의 스마트 의료정보 클라이언트를 개발 하였다. 개발된 클라이언트는 하이브리드앱 기반으로 의료정보공유 프레임워크를 통해 N 디바이스간의 실시간 정보공유가 가능하며 다양한 클라이언트 개발에도 활용될 수 있다.
Integration of engineering information through the IT (Information Technology) is very important key during the collaboration design process. How can we realize the data efficiently in real-time at the early design stage? How can we manage to integrate the separate information made by each designer or department effectively in real time? IT global trend is the unique way of handling these complicated problems from the information inundation. This paper suggests the design process management system deduced from the analytical results considering BPM (Business Process Management) solution workflow. Workflow based design process management system can help user share and integrate the needed information at the right time through Internet. It is found that the proposed tool works well for a beam design case, and this framework can be thus further expanded for an engineering design environment smoothly.
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.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.85-90
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2023
The Ant Colony System (ACS) is a variant of Ant colony optimization algorithm which is well-known in Traveling Salesman Problem. This paper proposed a hybrid method based on genetic algorithm (GA) and ant colony system (ACS), called GACS, to solve traffic routing problem. In the GACS, we use genetic algorithm to optimize the ACS parameters that aims to attain the shortest trips and time through new functions to help the ants to update global and local pheromones. Our experiments are performed by the GACS framework which is developed from VANETsim with the ability of real map loading from open street map project, and updating traffic light in real-time. The obtained results show that our framework acquired higher performance than A-Star and classical ACS algorithms in terms of length of the best global tour and the time for trip.
Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.
This paper is on the anlaysis for real-time software requirement . This method can be used for TNPIN(Timed Numerical Petri Net) as a easy communication means with a real-users. It is based on the RTTL(Real Time Temporal Logic) for correctness fo the system. TNPN is used to represent a behavior specification language, the validity of specified behaviors in TNPN is expressed in RTTL , and analyzed through the reachability graph. Thus , the requirement of between user and system is satisfied. By the example of shared track, the validity of the property of real-time (safetiness, responsiveness, liveness, priority) is verified. Also, this framework is give to connection with a object natually.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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