Welding using lasers can be mass-produced in high speed. In the laser welding, performing real-time evaluation of the welding quality is very important in enhancing the efficiency of welding. In this study, the plasma and molten metal which are generated during laser welding were measured using the UV sensor and IR sensor. The results of laser welding were classified into five categories such as optimal heat input, little low heat input, low heat input, focus off, and nozzle change. Also, a system was formulated which uses the measured signals with a fuzzy pattern recognition method which is used to perform real-time evaluation of the welding quality and the defects which can occur in laser welding. Weld quality prediction program was developed using previous weld results and statistical program which could show the trend of weld quality and signal was developed.
Quick evaluations of two in-plane orbit maneuvers using small see of real-time CPS navigation solutions were peformed lot the KOMPSAT-1 spacecraft operation. Real-time GPS navigation solutions of the KOMPSAT-1 were collected during the Korean Ground Station(KGS) pass. Only a few sets of position and velocity data after completion of the thruster firing were used for the quick maneuver evaluations. The results were used for antenna pointing data predictions for the next station contact. Normal orbit maneuver evaluations using large see of playback GPS navigation solutions were also performed and the result were compared with the quick evaluation results.
Human sensibility is assessed by measuring and analyzing various physiological signals in an objective way, or by analyzing adjectives chosen by the subjects in a subjective way. The present study aims at developing an integrated human sensibility assessment system that measures changes in a person's objective and subjective sensibility in real-time and analyzes them in an integrative way. The present system is composed of a real-time subjective sensibility assessment system, an automatic subjective sensibility assessment system and a real-time physiological signal measurement and analysis system for sensibility assessment, which are separated from one another. It can be utilized individually, or can be combined as a synthetic sensibility assessment system for comprehensive sensibility assessment.
In this paper, a dynamic learning controller for robot manipulator is implemented using real-time operating system with capabilities of multitasking, intertask communication and synchronization, event-driven, priority-driven scheduling, real-time clock control, etc. The controller hardware system with VME bus and related devices is developed and applied to implement a dynamic learning control scheme for robot manipulator. Real-time performance of the proposed dynamic learning controller is tested and evaluated for tracking of the desired trajectory and compared with the conventional servo controller.
Continuous multi-interval prediction (CMIP) is used to continuously predict the trend of a data stream based on various intervals simultaneously. The continuous integrated hierarchical temporal memory (CIHTM) network performs well in CMIP. However, it is not suitable for CMIP in real-time mode, especially when the number of prediction intervals is increased. In this paper, we propose a real-time integrated hierarchical temporal memory (RIHTM) network by introducing a new type of node, which is called a Zeta1FirstSpecializedQueueNode (ZFSQNode), for the real-time continuous multi-interval prediction (RCMIP) of data streams. The ZFSQNode is constructed by using a specialized circular queue (sQUEUE) together with the modules of original hierarchical temporal memory (HTM) nodes. By using a simple structure and the easy operation characteristics of the sQUEUE, entire prediction operations are integrated in the ZFSQNode. In particular, we employed only one ZFSQNode in each level of the RIHTM network during the prediction stage to generate different intervals of prediction results. The RIHTM network efficiently reduces the response time. Our performance evaluation showed that the RIHTM was satisfied to continuously predict the trend of data streams with multi-intervals in the real-time mode.
최근 실시간 스트리밍 플랫폼을 기반으로 한 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 수요량과 트래픽 양이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 실시간 스트리밍 트래픽을 예측한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해 통계적 모형을 활용하였으나, 실시간 스트리밍 트래픽은 매우 동적으로 변화함에 따라 통계적 모형보다는 순환 신경망 기반 딥러닝 모델이 적합하다. 따라서, 실시간 스트리밍 트래픽을 수집, 정제 후 Vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU 모델을 활용하여 예측하며, 각 모델의 학습 시간, 정확도를 측정하여 비교한다.
최근 무기체계 산업에서 성능검증을 위해 사용되는 점검장비는 수락시험 시 데이터의 정밀성과 실시간성을 요구한다. 이러한 점검장비는 개발의 편의성을 위해 범용 운영체제인 윈도우즈를 사용하는데 윈도우즈의 경우 실시간성을 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 군용 점검장비의 실시간 통신을 위해 윈도우즈 시스템에 실시간성을 제공하는 RTiK-MP(Real-Time implant Kernel-Multi Processor)을 이용한 통합 미들웨어를 설계 및 구현하였다. 또한 DLL(Dynamic Linking Library)을 사용하여 통합 미들웨어의 API(Application Program Interface)를 사용자에게 제공함으로써 기존의 복잡한 RTiK-MP의 내부 구현을 몰라도 개발이 용이하도록 개발의 편의성을 제공하였다. 본 논문은 군용 점검장비의 통신에 실시간성을 제공할 수 있는 통합 미들웨어를 설계 및 구현한 것으로써 많이 사용되는 TCP/IP LAN과 RS-232를 사용하였다. 마지막으로 성능검증을 위해 CPU 클럭 틱의 수를 반환하는 RDTSC 명령어를 사용하였고, 구현한 통합 미들웨어의 성능을 검증한 결과 TCP/IP 및 RS-232의 경우 각각 1ms 및 4ms 주기에서 오차범위 내에서 정상 동작함을 확인하였다.
심각해지는 교통난을 효율적으로 해결하기 위한 목적으로 실시간 신호제어시스템의 도입이 점차 확산되고 있다. 실시간 신호제어시스템은 수집정보의 신뢰도 및 시스템의 기능성이 중요하다 할 수 있으나, 시스템 구축 후 이에 대한 평가체계가 미비하여 본래의 기능을 제대로 수행하지 못하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 연구는 실시간 신호제어시스템에 대해 수집정보의 신뢰도는 물론 시스템의 기능성 등에 대한 평가를 통해 신호제어시스템 운영 효율을 파악하고 확장 및 운영의 방향을 제시하고자 한다. 분석결과 낮은 신뢰도를 보이거나, 이에 따른 대기행렬 길이 예측, 주기길이 변화, 좌회전 감응제어 등 시스템 기능성에 문제가 있는 부분들이 있음을 알 수 있었다. 이를 해결하기 위해서는 지속적인 모니터링을 통한 효율적인 유지보수체계가 필요하다고 판단된다.
원자력발전소의 발전소보호계통과 같은 안전필수 시스템은 예상 가능한 사고로부터 인간과 자연을 보호하기 위한 중요 기능을 수행하는 시스템으로써, 어떠한 조건 하에서도 고유의 안전기능을 안정적으로 수행할 수 있도록 설계되어야 한다. 원자력발전소의 안전필수 기능을 수행하는 계측제어시스템에 적용되는 최신의 컴퓨터에는 다양한 하부기기를 감시 및 제어하고, 응용 프로그램을 실행시키기 위한 실시간 운영체제가 탑재되어 있으며, 이러한 실시간 운영체제는 가장 엄격한 소프트웨어 품질이 요구된다. 또한, 예상 가능한 조건에서도 안전필수 시스템의 기능이 적절히 수행될 수 있도록 설계, 분석 및 평가되어야 한다. 그러나 지금까지 국내 원자력발전소 안전필수 시스템에는, 원자력 기준과 품질등급에 따라 개발된 제품이 아닌 상용제품의 실시간 운영체제를 정성적 측면에서 승인(Commercial Grade Item Dedication)하는 방식으로 적용되어 왔다. 이로 인해 실시간 운영체제가 안전필수 기능을 수행하는 데 적합한지를 평가하는 상세 방법론과 경험이 매우 부족한 것으로 파악되고 있다. 특히, 안전필수 시스템에 적용함을 목적으로 신규 개발되는 실시간 운영체제의 경우, 안전성을 평가하기 위한 적절한 방법을 도출하기에 어려움이 있는 것으로 파악되고 있다. 본 논문에서는 원전의 안전필수 기능을 수행하는 실시간 운영체제의 설계요구사항을 기반으로, 안전필수 실시간 운영체제에 대한 안전성 분석 및 평가 사례를 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시한 상세 안전성 평가의 방법과 사례는 향후 타 산업분야에서의 안전필수 실시간 운영체제 개발 및 안전성 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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