The Android OS has quickly established itself with the smartphone market and is being applied in a variety of ways such as navigation and refrigerator panels. Existing terminals can implement services that require high precision while using RTOS that requires accurate execution time, but Android OS has a disadvantage in that it cannot provide high-precision real-time performance. In this paper, we propose a real-time communication method that operates in the Android OS. Real-time communication reduces the load using the UDP protocol, and configures the real-time operating system time tick through a high-precision timer in the kernel area. An Android application level library was created to implement real-time communication and compared with the existing Android library for real-time performance verification.
Systems such as military inspection equipment which it is important to acquire and evaluate data in real-time should be able to real-time processing at the operating system level. As technology advances, there is a demand for replacing existing equipment with mobile device, but mobile devices with Android are not suitable for systems requiring real-time performance. On Android, garbage collection ensures free memory, while other tasks are interrupted while this task is performed, which cannot guarantee periodicity of particular tasks. In this paper, we designed and implemented a structure to control execution garbage collection of Android to solve this problem. Real-time performance is ensured by controlling garbage collection during the time required for real-time operation, and RTiK(Real-Time implanted Kernel) is applied to ensure real-time performance on Android. In order to evaluate the performance, we measured the call period of the 5ms period task, and, only 34.31% of the task was guaranteed before the control, but the task period of 98.18% was satisfied through control, providing real-time performance to Android.
Kim, Dohyeon;Kang, Hyeongseok;Kang, Jeongnam;Lee, Eungyu;Kim, Kanghee
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.21
no.4
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pp.315-319
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2015
This paper addresses the design and implementation of an Android application for real-time precise motion control. To provide stable real-time performance, we implemented the application in two parts: Android service in the form of a daemon process, which periodically transfers a set of position commands for all motors through a real-time fieldbus, and Android UI application, which generates and delivers the set of position commands to the Android service. To support such a real-time motion control application, we use multi-core partitioning, which partitions the processor cores into a real-time partition to be used by the real-time motion control service and a non-real-time partition to be used by the Android application, and set up a shared buffer between them for communication. Our experiments show that we can obtain a motion control period of 2 ms with 99% task activation jitters less than ${\pm}55{\mu}s$ for a configuration where each of the four threads controls two motors in a group.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.3
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pp.137-143
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2013
This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.
In mobile market which has been developed drastically, short distance mobile Near Field Communication is becoming the conversation topic. Google adopted this NFC technology to Android 플랫폼 for securing the leadership and many another countries including domestic companies are putting spurs to develop service and technology by connecting mobile carrier and the financial. Within this circumstance, most noticeable issue is securing stability of nfc application service. Android 플랫폼 is operating system of mobile device and also a software stack which is required limited hardware and immediate response. However, since its structural characteristic which is suitable for limited hardware, the response is not quite stable for real time process. That is, this paper researches by analyzing real time response of NFC related library provided from Android 플랫폼 and applying the result to NFC application for securing stable data process and response.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.7
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pp.186-192
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2023
Malwares are becoming a major problem nowadays all around the world in android operating systems. The malware is a piece of software developed for harming or exploiting certain other hardware as well as software. The term Malware is also known as malicious software which is utilized to define Trojans, viruses, as well as other kinds of spyware. There have been developed many kinds of techniques for protecting the android operating systems from malware during the last decade. However, the existing techniques have numerous drawbacks such as accuracy to detect the type of malware in real-time in a quick manner for protecting the android operating systems. In this article, the authors developed a hybrid model for android malware detection using a decision tree and KNN (k-nearest neighbours) technique. First, Dalvik opcode, as well as real opcode, was pulled out by using the reverse procedure of the android software. Secondly, eigenvectors of sampling were produced by utilizing the n-gram model. Our suggested hybrid model efficiently combines KNN along with the decision tree for effective detection of the android malware in real-time. The outcome of the proposed scheme illustrates that the proposed hybrid model is better in terms of the accurate detection of any kind of malware from the Android operating system in a fast and accurate manner. In this experiment, 815 sample size was selected for the normal samples and the 3268-sample size was selected for the malicious samples. Our proposed hybrid model provides pragmatic values of the parameters namely precision, ACC along with the Recall, and F1 such as 0.93, 0.98, 0.96, and 0.99 along with 0.94, 0.99, 0.93, and 0.99 respectively. In the future, there are vital possibilities to carry out more research in this field to develop new methods for Android malware detection.
In this paper, we developed real-tim video transfer system based on Android environment. After android device with embedded camera capture images, it sends image frames to video server system. And also video server transfer the images from client to peer client. Peer client also implemented on android environment. We can send 16 image frames per second without any loss in 3G mobile network environment.
Existing Android applications for streaming video in real time are dependent on the codec, which composes the encoding function, and the version of Android operating system. Also, for streaming video in real time, most applications should be connected with a separate desktop PC. To overcome these disadvantages, we propose a new application, which records and streams video in real time. Specifically, the proposed application uses the flash video file format, which is the common media file format supported by various versions of Android operating system. Through experiments, we show that it is possible for the proposed application to record the video screens more than 20 frames per second and to stream it in real time while using the existing video encoding methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.635-642
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2012
In this paper, a real-time control system with Wi-Fi wireless communication was developed for dentistry Integrated Device. The control system is developed based on the Android platform using S3C6410 ARM core that is equipped with Wi-Fi communication, RS-485, Linux 2.6 and Android 2.0. The control system controls a water purifier, compressor and suction in real-time. The experimental results that the control system was controlled by each control modules connected with a water purifier, compressor and suction. The status values are displayed in real-time using RS485.
With the development of smartphone technologies enable photoplethysmogram (PPG) acquisition by camera and heart rate (HR) measurement. This papers presents improved algorithm to extract HR from PPG signal recorded by smartphone camera and to develop real-time PPG signal processing Android application. 400 video samples recorded by Samsung smartphone camera are imported as input data for further processing and evaluating algorithm on MATLAB. An optimized algorithm is developed and tested on Android platform with different kind of Samsung smartphones. To assess algorithm's performance, medical device Beurer BC08 is used as reference. According to related works, accuracy parameters includes 90% number of samples that has relative errors less than 5%, Person correlation (r) more than 0.9, and standard estimated error (SEE) less than 5 beats-per-minutes (bpm).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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