오늘날의 기술 환경에서 대다수의 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션은 스트리밍 데이터의 실시간 처리를 기반으로 한다. 빅 데이터 스트림의 실시간 처리 및 분석은 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션 개발에서 중요한 역할을 한다. 특히 해사 분야 데이터 처리 환경에서도 데이터의 폭발적 증대에 따른 대용량 실시간 데이터를 빠르게 처리 및 분석할 수 있는 기술 개발의 필요성이 가속화되고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 빅 데이터 처리를 위한 오픈소스 기술 중에 적합한 오픈소스로 NiFi, Kafka, Druid의 특징을 분석하여 한국형 e-Navigation 서비스에서 해사 분야 서비스 분석에 필요한 외부 연계 필요 정보들을 상시 최신 정보로 제공할 수 있도록 실시간 데이터 처리를 위한 개방형 데이터 프레임워크 기술 적용의 기초를 마련하고자 한다.
Mobile Mapping Systems using the vehicle equipped the GPS, IMU, CCD Cameras is the effective system for the management of the road facilities, update of the digital map, and etc. They must provide users with the sensor data which is acquired by Mobile Mapping Systems in real-time so that users can process what they want by using the latest data. But it' s not an easy process because the amount of sensor data is very large, particularly image data to be transmitted. So it is necessary to reduce the amount of image data so that it is transmitted effectively. In this study, the effective method was suggested for the compression/decompression image data using the Wavelet Transformation and Huffman Coding. This technique will be possible to transmit of the geographic information effectively such as position data, attitude data, and image data acquired by Mobile Mapping Systems in the wireless internet environment when data is transmitted in real-time.
As the development environment is changing with the development of information communication technology, the systems that were used by each service became used with integration. In the process of integrating from existing legacy systems to new system, it should be smoothly integrated or shared, however, it cannot help holding existing technology or component due to significant cost burden for conversion. In this paper, it was not only classified by types with analyzing the various elements that make up legacy system but an approach and monitoring system were developed to each type. After System application results, data's information generated in each process is provided to other system in real time, so that it has not only secured the work efficiency and reliability but also it is made possible by integrating data in various formats for efficient data management, rapid search and tracking to history. With real-time monitoring system developed in this study, It can be very useful in a variety of industries which require real-time monitoring of distributed legacy system data.
The purpose of this research is the examination of validity of data as well as simulation model, i.e. to simulate the real data in the SD model with the least error using the adjustments for the faithful reflection of real data to the simulation. In general, SD programs (e.g. VENSIM) utilize the Euler or Runge-Kutta method as an algorithm. It is possible to reflect the trend of real data via these two estimation methods however can cause the validity problem in case of the simulation requiring the accuracy as they have endogenous errors. In this article, the future population estimated by the Korea National Statistical Office (KNSO) to 2050 is simulated by the aging chain model, dividing the population into three cohorts, 0-14, 15-64, 65 and over cohorts by age and offering the adjustments to them. Adjustments are calculated by optimization with three different methods, optimization in EXCEL, manual optimization with iterative calculation, and optimization in VENSIM DSS, the results are compared, and at last the optimal adjustment set with the least error are found among them. The simulation results with the pre-determined optimal adjustment set are validated by methods proposed by Barlas (1996) and other alternative methods. It is concluded that the result of simulation model in this research has no significant difference from the real data and reflects the real trend faithfully.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3989-4006
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2020
The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.
In accordance with the Government's policy, renewable power generation is expanding very largely. This leads to increasing uncertainty in the power market and power system owing to the intermittent and fluctuating output characteristics of renewable power generators. Data on the acquisition of renewable power generators can be largely classified according to the operation of the power market and power system. Data on the settlement for the payment for the power amount are acquired in the power market, and real-time data for monitoring the status and output of the generators are acquired in the power system. However, renewable power generators operating in the power market have different acquisition cycles depending on the method of communication of the power meter. They acquire data only for settlement purposes and have no real-time data, which requires improvement. In this paper, the acquisition status is reviewed by classifying the data of renewable power generators into settlement and real-time data. In addition, measures and acquisition criteria for real-time data of renewable power generators for improving the acquisition method are proposed.
This paper is focused on implementing a real-time data acquisition system that checks power facility status by applying network based technology to Urban Transit substation power facilities and the results of its on-field tests. This system is composed of a sensor part, a measurement part, a transceiver part, a host computer, and a power source part. The system is designed to collect, save, analyze, and display the online state power facility AI (Analog Input). This system measures voltage and current from positive feeders and negative feeders where it is possible to check abnormalities of the substation‘s main power facilities. By monitoring abnormal data of the Urban Transit power facilities real-time and analyzing stored data, establishing procedures of optimized maintenance is possible.
In this paper, the efficient transmission technique of real time video data over 3G wireless networks is presented. To understand the transmission characteristic of 3G networks on real time video data, we implemented the data transport structure of 3G wireless networks. Also this research is based on current 3G wireless network specification of 3GPP, 3GPP2 standard organization to evaluate the result over real 3G wireless network environment. The retransmission by radio link layer results in the delay factor. To implement video data transmission efficiently, we Propose to use both no-retransmission and forward error correction method.
International Journal of Reliability and Applications
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제3권4호
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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.
최근 수년 동안, 데이타 방송기술은 많은 수의 클라이언트를 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서 매우 효과적인 데이타 전달 시스템으로 주목받고 있다. 특히 흔성 방송은 주기적인 반복 데이타 방송과 온디멘드 방송을 통해, 제한된 대역폭 상에서 많은 이동 클라이언트를 수용하면서 동시에 동적인 데이타 액세스를 지원할 수 있다. 그러나 기존의 흔성 방송 알고리즘에서 데이타 액세스 변화를 파악하기 위해 사용하는 기법에는 문제가 있다. 즉, 많은 요청을 받은 데이타 아이템을 반복 방송에 추가시키면 액세스 요구가 적어져 이 데이타 아이템이 방송되고 있기 때문에 요청이 적어진 것인지 아니면 수요가 줄어서 요청이 적어진 것인지 모른다는 것이다. 기존 연구에서는 이 문제 때문에 냉각값을 곱해 서서히 제거하는 방법을 사용하거나 일부러 방송에서 누락시켜 수요를 창출하는 방법을 사용한다. 그러나 이 두 방법은 모두 데이타의 특성을 고려하지 않는 인공적인 기법이다. 본 논문에서 이러한 문제를 해결하기 위해 데이타 유형을 분류하여 방송하는 데이타 방송 알고리즘 RTAHB-DT(Real-Time Adaptive Hybrid Broadcasting based on Data Type)를 제안하고, 시뮬레이션을 사용해 제안 알고리즘의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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