A fossil power plant can be modeled by a lot of algebraic equations and differential equations. When we simulate a large, complicated fossil power plant by a computer such as workstation or PC, it takes much time until overall equations are completely calculated. Therefore, new processing systems which have high computing speed is ultimately needed to develope real-time simulators. Vital points of real-time simulators are accuracy, computing speed, and deadline observing. In this paper, we present a enhanced strategy in which we can provide powerful computing power by parallel processing of DSP processors with communication links. We designed general purpose DSP modules, and a VME interface module. Because the DSP module is designed for general purpose, we can easily expand the parallel system by just connecting new DSP modules to the system. Additionally we propose methods about downloading programs, initial data to each DSP module via VME bus, DPRAM and processing sequences about computing and updating values between DSP modules and CPU30 board when the simulator is working.
In this paper, we have developed a system for monitoring and processing the real time sensor data in remote site through Internet. For realizing this system, measurement equipment and protocol are used to transmit the measurement data to remote server and to process measurement data. In server part, the received data from remote site sensor is converted to text or graphic charts for user. The measurement device in sensor part receives the sensor data form sensor and store the received data to its internal memory for transmitting data to server part through Internet. Also the measurement device can receive data form server. The temperature sensor is corrected to the measurement device located in laboratory and the measurement device measures temperature of laboratory which can be confirmed by user through Internet. We have developed a server program working on the Linux to store measurement data from measurement device to server memory. The program is use for SNMP(Simple Network Management Protocol) to exchange data with measurement device. Also the program changes the measurement data into text and graphic charts for user display. The program is use apache PHP program for user display and inquiry. The real time temperature measurement system can be applly for many parts of industry and living.
인터넷의 발달로 인하여 주변에 많은 정보들이 존재하며 이러한 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 방대한 정보를 관리하기 위해 등장한 정보관리 시스템들은 사용자가 원하는 정보를 보다 정확하고 효율적으로 검색하여 사용자의 요구를 만족시킨다. 그러나 모바일의 경우 자체 내장된 파일 시스템을 이용한 한정된 정보 관리 및 실시간 자료 처리 능력에 대한 한계를 갖고 있다. 본 논문은 이러한 모바일 환경에서 대용량 자료에 대한 효과적인 관리와 실시간 데이터 처리를 가능하게 하는 미들웨어 시스템을 제안한다. 제안된 미들웨어 시스템의 활용 가능성을 보이기 위해 개인 스케쥴링과 관련된 웹 데이터베이스 와 모바일 폰을 연동하는 실시간 알람 스케쥴러 시스템을 구현하였다.
최근 사물인터넷 발달로 인하여 센서에서 발생되는 데이터가 폭증하고 있다. 이러한 패러다임의 변화로 즉각 행동이 요구되는 여러 산업현장에서 실시간으로 발생되는 데이터들의 분석이 필요하게 되었으며, 실시간 시각화 분석이 대두되고 있다. 그러나 기존 시각화 시스템은 데이터를 저장 후에 시각화를 하기 때문에 서버의 응답시간이 실시간에 준하는 ms수준의 처리를 보장하지 못하며, 처리할 자원을 보유하고 있지 않아 주요 자원이 될 데이터를 폐기하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 가드닝 환경에서 IoT 센싱 정보를 활용하여 실시간 시각화 알고리즘을 적용한 스마트가드닝 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안 시스템의 성능 평가를 위하여 서버의 응답시간을 측정하였고, 테스트 결과 제안하는 실시간 시각화 알고리즘의 응답 속도는 실시간에 준하는 ms수준의 처리를 보장함을 확인하였다.
The incidences of cardiovascular diseases are rapidly increasing worldwide. The electrocardiogram (ECG) is a test to detect and monitor heart issues via electric signals in the heart. Presently, detecting heart disease in real time is not only possible but also easy using the myDAQ data acquisition device and LabVIEW. Hence, this paper proposes a system that can acquire ECG signals in real time, as well as detect heart abnormalities, and through light-emitting diodes (LEDs) it can simultaneously reveal whether a particular waveform is in range or otherwise. The main hardware components used in the system are the myDAQ device, Vernier adapter, and ECG sensor, which are connected to ECG monitoring electrodes for data acquisition from the human body, while further processing is accomplished using the LabVIEW software. In the Results section, the proposed system is compared with some other studies based on the features detected. This system is tested on 10 randomly selected people, and the results are presented in the Simulation Results section.
As the areas of computer application are expanded, real-time application environments that must process as many transactions as possible within their deadlines, such as a stock transaction systems, ATM switching systems etc, have been increased recently. The reason why the conventional database systems can't process soft real-time applications is the lack of prediction and poor performance on processing transaction's deadline. If transactions want to access data stored at the secondary storage, they can not satisfy requirements of real-time applications because of the disk delay time. This paper designs a main-memory database prototype systems to be suitable to real-time applications and then this system can produce rapid results without disk i/o as all of the information are loaded in main memory database. In thesis proposed the improved techniques with respect to logging, checkpointing, and recovering in our environment. In order to improve the performance of the system, a) the frequency of log analysis and redo processing is reduced by the proposed redo technique at system failure, b) database consistency is maintained by improved fuzzy checkpointing. The performance model is proposed which consists of two parts. The first part evaluates log processing time for recovery and compares with other research activities. The second part examines checkpointing behavior.
최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권4호
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pp.467-475
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2016
Ultrasonic propagation imaging (UPI) has shown great potential for detection of impairments in complex structures and can be used in wide range of non-destructive evaluation and structural health monitoring applications. The software implementation of such algorithms showed a tendency in time-consumption with increment in scan area because the processor shares its resources with a number of programs running at the same time. This issue was addressed by using field programmable gate arrays (FPGA) that is a dedicated processing solution and used for high speed signal processing algorithms. For this purpose, we need an independent and flexible block of logic which can be used with continuously evolvable hardware based on FPGA. In this paper, we developed an FPGA-based ultrasonic propagation imaging system, where FPGA functions for both data acquisition system and real-time ultrasonic signal processing. The developed UPI system using FPGA board provides better cost-effectiveness and resolution than digitizers, and much faster signal processing time than CPU which was tested using basic ultrasonic propagation algorithms such as ultrasonic wave propagation imaging and multi-directional adjacent wave subtraction. Finally, a comparison of results for processing time between a CPU-based UPI system and the novel FPGA-based system were presented to justify the objective of this research.
Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.
One of the issues in extending the range of applicable problems of real-time hybrid simulation is the computation speed of the simulator when large-scale computational models with a large number of DOF are used. In this study, functionality of real-time dynamic simulation of MDOF systems is achieved by creating a logic circuit that performs the step-by-step numerical time integration of the equations of motion of the system. The designed logic circuit can be implemented to an FPGA-based system; FPGA (Field Programmable Gate Array) allows large-scale parallel computing by implementing a number of arithmetic operators within the device. The operator splitting method is used as the numerical time integration scheme. The logic circuit consists of blocks of circuits that perform numerical arithmetic operations that appear in the integration scheme, including addition and multiplication of floating-point numbers, registers to store the intermediate data, and data busses connecting these elements to transmit various information including the floating-point numerical data among them. Case study on several types of linear and nonlinear MDOF system models shows that use of resource sharing in logic synthesis is crucial for effective application of FPGA to real-time dynamic simulation of structural response with time step interval of 1 ms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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