Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.2
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pp.184-190
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2008
This paper describes a message model based on XML (eXtensible Markup Language) to present real-time data from sensors and instruments at manufacturing processes for web service. HTML (Hyper Text Markup Language) is inadequate for describing real-time data from process control plants while it is suitable for displaying non-real-time multimedia data on web. For XML-based web service of process data, XML format for the data presentation was proposed after investigating data of various instruments at steel-making plants. Considering transmission delay inevitably caused from increased message length and processing delay from transformation of raw data into defined format, which was critical for operation of a real-time system, its performance was evaluated by simulation. In the simulation, we assumed two implementation models for conducting the transformation function. In one model, transformation was done at an SCC (Supervisory Control Computer) after receiving real-time data from instruments. In the other model, transformation had been carried out at instruments before the data were transmitted to the SCC. Various tests had been conducted under different conditions of offered loads and data lengths and their results were described.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.11
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pp.644-649
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2003
This study develops an analytical model for the delay analysis of real-time data in the token-passing service of Foundation Fieldbus(FF). Using the analytical model, this study proposes a network design scheme of FF Two design criteria are introduced in this study; one is the average delay of real-time data, and the other is the maximum allowable delay of real-time data. The network design scheme determines the network parameters that satisfies the performance requirements given by these design criteria.
In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
Content services for silver users on the ubiquitous technologies are getting attention as a new business model, monitoring users in real-time on the real-world and/or cyber-world. A lot of business and service model have been developed to apply silver or elder user. This study explained a state-of-the-art silver IT service to innovative services for users, ranging from home and finance to support for healthcare and living. Due to the variation of subtle terminologies, this study was conducted to restructure an adaptive terminology including some definitions. Current silver IT service model has been evaluated from the technical, functional, and business analyst, and its suitability has also been expressed in a proposed model and service. The purpose of this study was to propose a systematic approach of new IT service business model for silver users. A proposed model was described to explain the feasibility of the silver IT industry.
Purpose: The purpose of this study is to enable users to conveniently report risks by automatically classifying risk categories in real time using AI for images reported in the life safety prevention service app. Method: Through a system consisting of a life safety prevention service platform, life safety prevention service app, AI model serving server and sftp server interconnected through the Internet, the reported life safety images are automatically classified in real time, and the AI model used at this time An AI learning algorithm for generation was also developed. Result: Images can be automatically classified by AI processing in real time, making it easier for reporters to report matters related to life safety.Conclusion: The AI image automatic classification system presented in this paper automatically classifies reported images in real time with a classification accuracy of over 90%, enabling reporters to easily report images related to life safety. It is necessary to develop faster and more accurate AI models and improve system processing capacity.
Logistics systems provide their service to customers by coordinating the resources with limited capacity throughout the underlying processes involved to each other. To maintain the high level of service under such complicated condition, it is essential to carry out the real-time monitoring and continuous management of logistics processes. In this study, we propose a method of estimating the service completion time of key processes based on process-state information collected in real time. We first identify the factors that influence the process completion time by modeling and analyzing an influence diagram, and then suggest algorithms for quantifying the factors. We suppose the container terminal logistics and the process of discharging and loading containers to a vessel. The remaining service time of a vessel is estimated using a decision tree which is the result of machine-learning using historical data. We validated the estimation model using container terminal simulation. The proposed model is expected to improve competitiveness of logistics systems by forecasting service completion in real time, as well as to prevent the waste of resources.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.2
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pp.53-60
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2023
Recently, the demand and traffic volume for various multimedia contents are rapidly increasing through real-time streaming platforms. In this paper, we predict real-time streaming traffic to improve the quality of service (QoS). Statistical models have been used to predict network traffic. However, since real-time streaming traffic changes dynamically, we used recurrent neural network-based deep learning models rather than a statistical model. Therefore, after the collection and preprocessing for real-time streaming data, we exploit vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, and Bi-GRU models to predict real-time streaming traffic. In evaluation, the training time and accuracy of each model are measured and compared.
This article presents a simple and reasonable in-service, real-time, and continuous single-ended objective video quality assessment model for DTV broadcasting using a multiburst signal at the bottom of the transient effect area, similar to Vertical Interval Test Signals. The issue of in-service video-quality monitoring in DTV broadcasting is addressed, and an effective method of quality monitoring is presented. The proposed method is also implemented and tested in a range of situations using a simulated HDTV broadcasting network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.10
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pp.4823-4843
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2017
In this paper, an improved utility-based cross-layer dynamic subcarrier allocation (DSA) algorithm is proposed for single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) system, which adopts adaptive service rate control (ASRC) to eliminate the service rate waste and improve the spectral efficiency in heterogeneous network including non-real-time traffic and real-time traffic. In this algorithm, furthermore, a first in first out (FIFO) queuing model with finite space is established on the cross-layer scheduling framework. Simulation results indicate that by taking the service rate constraint as the necessary condition for optimality, the ASRC algorithm can effectively eliminate the service rate waste without compromising the scheduling performance. Moreover, the ASRC algorithm is able to further improve the quality of service (QoS) performance and transmission throughput by contributing an attractive performance trade-off between real-time and non-real-time applications.
There are two types of packet loss probabilities used in both the network layer and the physical layer within the wireless transmitter such as a queueing discard probability and transmission loss probability. We analyze these loss performances in order to guarantee Quality of Service (QoS) which is the basic of the future network. The queuing loss probability is caused by a maximum allowable delay time and the transmission loss probability is caused by a wireless channel error. These two types of packet loss probabilities are not easily analyzed due to recursive feedback which, originates as a result at a queueing delay and a number of retransmission attempts. We consider a wireless transmitter to a M/D/1 queueing model. We configurate the model to have a finite-size FIFO buffer in order to analyze the real-time traffic streams. Then we present the approaches used for evaluating the loss probabilities of this M/D/1/K queueing model. To analyze the two types of probabilities which have mutual feedbacks with each other, we drive the solutions recursively. The validity and accuracy of the analysis are confirmed by the computer simulation. From the following solutions, we suggest a minimum of 'a Maximum Allowable Delay Time' for real-time traffic in order to initially guarantee the QoS. Finally, we analyze the required service rate for each type utilizing real-time traffic and we apply our valuable analysis to a N-user's wireless network in order to get the fundamental information (types of supportable real-type traffics, types of supportable QoS, supportable maximum number of users) for network design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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