Satisfying the rigid timing requirements of various real-time activities in real-time systems often requires some special methods to tune the systems run-time behaviors. Unbounded blocking can be caused when a high priority activity cannot preempt a low priority activity. In such situation, it is said that a priority inversion has occurred. The priority inversion is one of the problems which may prevent threads from meeting the deadlines in the real-time systems. It is difficult to remove such priority inversion problems in the kernel at the same time to bound the worst case blocking time for the threads. A thread is a piece of executable code which has access to data and stack. In this paper, a new real-time systems. It is difficult to remove such priority inversion problems in the kernel at the same time to bound the worst case blocking time for the threads. A threads is a piece of executable code which has access to data and stack. In this paper, a new real-time server model, which minimizes the duration of priority inversion, is proposed to reduce the priority inversion problem. The proposed server model provides a framework for building a better server structure, which can not only minimize the duration of the priority inversion, but also reduce the deadline miss ratio of higher priority threads.
본 논문은 도로상에 설치된 각종 교통정보 기기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통정보 데이터베이스를 구축하고 이를 이용하여 교차로를 기점으로 도로의 구간별 실시간 교통흐름을 동적으로 관리할 수 있는 교차로 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 계층적인 3 부분으로 구성된다. 하위계층은 실제 도로 상에서 교통정보가 수집되는 물리계층이다. 중간계층은 하위계층의 교통정보를 이용하여 교차로들의 그룹, 실시간 교통흐름 정보의 수집, 원격 모니터링 및 제어를 지원하는 교통흐름 제어 프레임워크가 존재한다. 본 계층은 분산객체그룹 프레임워크를 확장하여 설계됐다. 상위계층에는 교차로들의 그룹화로 교통흐름을 제어하는 교차로 시뮬레이터 응용들이 존재한다. 교차로 응용은 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스킴 기반의 구현객체들로 이루어진다. 교차로 시뮬레이션 시스템에서는 도로상의 각 교차로를 하나의 응용 그룹으로 고려하며, 교차로들 간에 상호통신으로 수집된 실시간 도로소통 상태정보를 이용하여 주어진 도로상황에 따라 동적인 교통흐름 제어기법들의 적용이 가능하도록 하였다. 본 시스템 구축을 위해 TMO 스킴과 TMOSM(TMO Support Middleware) 지원교통흐름 제어 프레임워크 기반에서 시스템 구조와 구성요소의 상호작용을 정의했으며, 교통흐름 모니터링 및 제어를 위한 응용 시뮬레이터와 사용자 인터페이스를 설계했다.
The OPRoS (Open Platform for Robotic Service) framework provides uniform operating environment for service robots. As an OPRoS-based service robot has to support real-time as well as non-real-time applications, application of Windows NT kernel based operating system can be restrictive. On the other hand, various benefits such as rich library and device support and abundant developer pool can be enjoyed when service robots are built on Windows NT. The paper presents a user-mode component scheduler of OPRoS, which can provide near real-time scheduling service on Windows NT based on the restricted real-time features of Windows NT kernel. The component scheduler thread with the highest real-time priority in Windows NT system acquires CPU control. And then the component scheduler suspends and resumes each periodic component executors based on its priority and precedence dependency so that the component executors are scheduled in the preemptive manner. We show experiment analysis on the performance limitations of the proposed scheduling technique. The analysis and experimental results show that the proposed scheduler guarantees highly reliable timing down to the resolution of 10ms.
In this paper, we design and implement a real-time route guidance system(RGS) in large-scale networks. Coupled with the well-known mathematical routing algorithms, we devise an RGS for knowledge aquisition and self-learning ability within the framework of the expert system. Through off-line construction of database, on-line treatment of unexpected traffic accidents, etc., the developed RGS can provide drivers with good quality real-time routing information. The practical effectiveness of the proposed system is demonstrated in terms of response time and route appropriateness.
We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.
Object detection techniques based on deep learning such as YOLO have high detection performance and precision in a single channel video stream. In order to expand to multiple channel object detection in real-time, however, high-performance hardware is required. In this paper, we propose a novel back-end server framework, a real-time AI vision platform (RAVIP), which can extend the object detection function from single channel to simultaneous multi-channels, which can work well even in low-end server hardware. RAVIP assembles appropriate component modules from the RODEM (real-time object detection module) Base to create per-channel instances for each channel, enabling efficient parallelization of object detection instances on limited hardware resources through continuous monitoring with respect to resource utilization. Through practical experiments, RAVIP shows that it is possible to optimize CPU, GPU, and memory utilization while performing object detection service in a multi-channel situation. In addition, it has been proven that RAVIP can provide object detection services with 25 FPS for all 16 channels at the same time.
Single image rain removal is a typical inverse problem which decomposes the image into a background scene and a rain streak. Recent works have witnessed a substantial progress on the task due to the development of convolutional neural network (CNN). However, existing CNN-based approaches train the network with synthetically generated training examples. These data tend to make the network bias to the synthetic scenes. In this paper, we present an unsupervised framework for removing rain streaks from real-world rainy images. We focus on the natural phenomena that static rainy scenes capture a common background but different rain streak. From this observation, we train siamese network with the real rain image pairs, which outputs identical backgrounds from the pairs. To train our network, a real rainy dataset is constructed via web-crawling. We show that our unsupervised framework outperforms the recent CNN-based approaches, which are trained by supervised manner. Experimental results demonstrate that the effectiveness of our framework on both synthetic and real-world datasets, showing improved performance over previous approaches.
실시간 비디오 스트리밍은 컨텐츠 전달 및 원격회의 등에 사용되는 기술로, 전송지연에 민감한 기술 중 하나이다. 최근 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 인해 개인방송/원격회의와 같은 개인이 제작 및 이용하는 컨텐츠들이 증가하면서, 실시간 비디오 스트리밍 시 전송지연 저감과 더불어 스트리밍 되는 컨텐츠에 대한 보호의 필요성이 강조되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실시간 비디오 스트리밍에 선별적 비디오 암호화 방법을 적용할 경우 발생하는 전송지연을 저감하기 위한 패킷 응집 관련 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 선별적 비디오 암호화 프레임워크에서 패킷 단위로 재배치된 비디오 데이터 전송 시 한 번에 전송되는 크기의 조절이 가능하도록 개선하였으며, 실제 테스트베드를 통한 실험결과는 제안 방법 적용 시 기존대비 전송지연을 약 11% 저감할 수 있음을 보여주었다.
In civil engineering, probabilistic seismic risk assessment is used to predict the economic damage to a lifeline system of possible future earthquakes. The results are used to plan mitigation measures and to strengthen the structures where necessary. Instead, after an earthquake public authorities need mathematical models that compute: the damage caused by the earthquake to the individual vulnerable components and links, and the global behavior of the lifeline system. In this study, a framework that was developed and used for prediction purpose is modified to assess the consequences of an earthquake in quasi real-time after such earthquake happened. This is possible because nowadays entire seismic regions are instrumented with tight networks of strong motion stations, which provide and broadcast accurate intensity measure maps of the event to the public within minutes. The framework uses the broadcasted map and calculates the damage to the lifeline system and its component in quasi real-time. The results give the authorities the most likely status of the system. This helps emergency personnel to deal with the damage and to prioritize visual inspections and repairs. A highway transportation network is used as a test bed but any lifeline system can be analyzed.
Optimal operation of a combined sewer network with distributed storage facilities aims to use the whole retention capacity of all reservoirs efficiently before overflows take place somewhere in the considered network system. An efficient real-time network control (RTNC) strategy has been emerging as an attractive approach for reducing substantially the overflows from a sewer network compared to the conventional fixed or manually adjusted gate setting method, but the related concrete framework for RTC development has not been throughly introduced so far. The main goal of this study is to give a detailed description of the RTNC systems via reviewing several guidelines published abroad, and finally to suggest methods for the proper application of RTNC on distributed storage facilities. Especially, this study is focused on emphasizing the importance of hierarchical structure of RTNC system that consists of three control layers (management, global control and local control). Further, with regard to the global control layer which is responsible for the central overall network control, the wide-ranging details of two components (adaption and optimization layers) are also presented. This study can provide the valuable basis for the RTNC implementation in the particular sewer network with distributed multiple storage facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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