안드로이드 CPU 거버너는 CPU 주파수를 낮추어 CPU 공급 전압을 감소시키는 DVFS (Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반 전력 관리 기법을 사용한다. 그러나 CPU 주파수의 감소는 태스크의 실행 속도 지연을 유발한다. 이로 인해 태스크의 응답 시간 및 마감 시한 초과율이 증가하여 태스크가 제공하는 서비스의 품질 하락이 발생한다. 이에 본 논문에서는 다양한 안드로이드 CPU 거버너들을 전력 소비와 태스크의 응답성 및 마감 시한 측면에서 분석하였다.
The discussion in this paper aims to introduce an approach to detect drowsiness with Android based smartphones using the OpenCV platform tools. OpenCV for Android actually provides powerful tools for real-time body's parts tracking. We discuss here about the maximization of the accuracy in real-time eye tracking. Then we try to develop an approach for detecting eye blink by analyzing the structure and color variations of human eyes. Finally, we introduce a time variable to capture drowsiness.
In this paper we present an real-time obstacle avoidance technique of autonomous mobile robot with steering system and implementation of user interface for mobile devices with Android platform. The direction of autonomous robot is determined by virtual force field concept, which is based on the distance information acquired from 5 ultrasonic sensors. It is converted to virtual repulsive force around the autonomous robot which is inversely proportional to the distance. The steering system with PD(proportional and derivative) controller moves the mobile robot to the determined target direction. We also use PSD(position sensitive detector) sensors to supplement ultrasonic sensors around dead angle area. The mobile robot communicates with Android mobile device and PC via Ethernet. The video information from CMOS camera mounted on the mobile robot is transmitted to Android mobile device and PC. And the user can control the mobile robot manually by transmitting commands on the user interface to it via Ethernet.
최근 고령화로 인한 농촌인구의 감소, 생산량 감소, 해외 농산물 유입 등 경쟁 심화문제를 해결하기 위해 스마트팜 도입의 필요성이 점점 커지고 있으며 이에 따라 교육에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 농장의 스마트팜 시스템을 축소하여 실제 환경에서도 사용이 가능하도록 안드로이드 기반 교육용 IoT 스마트팜 구현에 관한 연구이다. 교육용 IoT 스마트팜을 이용하여 안드로이드 기반 교육이 실제 환경에서 적용이 가능함을 확인하기 위해 블루투스, 와이파이, 서버/클라이언트 통신 방식을 사용하여 자동모드와 수동모드로 실험을 수행하였다. 자동모드는 모든 데이터를 수신하여 실시간으로 현재 상태를 확인할 수 있었으며, 수동모드는 수신된 센서데이터를 이용하여 실시간으로 명령을 전송하여 원격제어하였다. 실험 결과, 각 통신 방식의 특성을 파악할 수 있었고 안드로이드 앱을 이용한 스마트팜 원격 모니터링 및 원격 제어가 가능함을 확인하였으며, 안드로이드 기반 스마트팜 교육이 실제 환경에서 적용이 가능하리라 사료된다.
본 논문은 안드로이드 시스템 환경에서 리눅스 서버 시스템을 통하여 실시간으로 동영상을 스트리밍 서비스하는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 개발한 어플리케이션으로 동영상을 촬영함과 동시에 스트림 데이터를 생성하고, 이 데이터를 Apache Tomcat 서버의 MultipartRequest 클래스를 이용하여 리눅스 서버로 전송하는 기능을 구현하였다. 또한, 안드로이드의 비디오 플레이어와 미디어 플레이어 클래스를 이용하여 실시간으로 동영상 스트림 데이터를 비디오 플레이어에서 재생하는 방식과 캐시(cache)에 스트림 데이터를 저장함과 동시에 미디어 플레이어를 이용하여 재생을 하는 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템 구조와 어플리케이션이 설계된 실험 과정을 통한 실험의 결과, 모두 정상적으로 동작이 된다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 구글 (Google)의 개방형 플랫폼인 안드로이드 (Android)를 통해 테마파크의 서비스 품질을 향상 시킬 수 있는 애플리케이션을 개발하고자 한다. 이를 위해 OpenAPI (Open Application Program Interface) 중 가장 많이 사용하고 있는 지도 API와 최근 대중화 되고 있는 스마트폰의 GPS를 이용하여 테마파크 내에 있는 객체들의 실시간 정보를 모니터링 할 수 있는 기능을 제공하고자 한다. 이러한 기능을 통해 현재 테마파크 내의 구조물, 편의시설, 놀이기구 및 동행자의 위치와 정보를 확인할 수 있다. 이를 통해 놀이기구 탑승에 소요되는 시간을 최소화하여 고객 만족도를 향상 시킬 수 있으며 노약자, 어린이 실종이 발생한 경우, 신속하게 실종자의 위치를 확인할 수 있어 아동 범죄, 미아 방지 및 노약자 안전을 확보할 수 있다.
Image segmentation is the task of partitioning an image into multiple sets of pixels based on some characteristics. The objective is to simplify the image into a representation that is more meaningful and easier to analyze. In this paper, we apply deep-learning to pre-train the learning model, and implement an algorithm that performs image segmentation in real time by extracting frames for the stream input from the Android device. Based on the open source of DeepLab-v3+ implemented in Tensorflow, some convolution filters are modified to improve real-time operation on the Android platform.
Noncontact electrocardiogram (ECG) measurement using capacitive-coupled technique is a very reliable long-term noninvasive health-care remote monitoring system. It can be used continuously without interrupting the daily activities of the user and is one of the most promising developments in health-care technology. However, ECG signal is a very small electric signal. A robust system is needed to separate the clean ECG signal from noise in the measurement environment. Noise may come from many sources around the system, for example, bad contact between the sensor and body, common-mode electrical noise, movement artifacts, and triboelectric effect. Thus, in this paper, the extended Kalman filter (EKF) is applied to denoise a real-time ECG signal in capacitive-coupled sensors. The ECG signal becomes highly stable and noise-free by combining the common analog signal processing and the digital EKF in the processing step. Furthermore, to achieve ubiquitous monitoring, android-based application is developed to process the heart rate in a realtime ECG measurement.
본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 리눅스 커널을 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 MPU 모듈, Base 보드 모듈 및 센서 모듈을 제작하여 실시간 프레임워크를 설계함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하였다. 센서 모듈에서 획득한 온도 및 습도 데이터는 하이브리드 어플리케이션을 개발함으로서 Web Server를 통하여 데이터베이스에 저장된 후 클라이언트 User가 온도 및 습도 데이터를 스마트 폰에서 확인 함으로서 실시간 프레임워크 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
In this paper, we propose a real-time remote logging model for development of android applications using LBS(Location based Service). The model has two major parts: Mobile Log Management Service and Remote Log Server. Mobile Log Management Service consists of the log collector and the remote log manager. The log collector is an aspect of AOP which can collect logs from the target application without modifications of source codes. The remote log manager has a background service component so that it can receive logs whenever the log collector captures logs from the target application. Remote Log Server communicates with Mobile Log Management Service by socket interface. Therefore, Remote Log Server can show logs in real-time. To validate the efficiency of the proposed model, we show a case study, and compare the model with other models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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