최근에 분산 실시간 소프트웨어가 다양한 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 실시간 소프트웨어는 반응 시간에 대한 시간제약성을 만족하여야 함으로 TMO(Time-triggered, Message-triggered Object), CORBA/RT, RTAI 등과 같은 미들웨어를 이용하여야 한다. 하지만 이러한 실시간 미들웨어에 친숙하지 않은 프로그래머들은 실시간 소프트웨어 개발에 어려움이 있다. 이 연구에서는 이러한 미들웨어에 대한 전문지식 없이도 실시간 소프트웨어 개발이 가능하도록 TMO 기반의 자동 코드 생성 도구를 제안하고자 한다. TMO 특성을 설계 모델에 반영하기 위해, 시간제약사항을 포함하는 SpM과 SvM 메소드를 클래스 다이어그램에 추가하고 상태 머신 다이어그램의 독립 영역으로 분할하여 이들의 행위를 표현한다. TMO 기반 코드 생성기는 이러한 모델 정보를 입력받아서 TMO 클래스 코드를 생성한다. 이러한 자동생성 접근 방법은 TMO에 대한 전문지식이 없더라도 실시간 소프트웨어를 생성할 수 있어, 소프트웨어 개발에 소요되는 비용과 시간을 줄이는 장점이 있다.
To transform the enterprise system into the 'Real Time Enterprise' with respect to IT, I suggest the conceptual application model which is composed of pieces(components) extracted from different packaged applications working in a heterogeneous environment based on the 'business activity' in other words, business services provided by internal (inter-enterprise) and external (extended enterprise) application to support a business activity within in an enterprise and the design mechanism focusing service tier which acts as intermediate tier within application architecture.
Tidal bore is a peculiar nature phenomenon which is caused by the lunar and solar gravitation. Based on the physical characters of tidal bores, in this paper we propose a novel method to model and render this phenomenon, especially the tidal waves in Qiantang estuary. According to Boltzmann equation for tidal waves, we solve it with the novel triangle mesh of Kinectic Flux Vector Splitting (KFVS) mode. Then a method combining a curve forecasting wave and particles model is proposed to render the dynamic scenes of overturning tidal waves. Finally, with some rendering technologies, various realistic tidal waves under diversified conditions is rendered in real time.
A functional suspension model is proposed as a kinematic describing function of the suspension, that represents the relative wheel displacement in polynomial form in terms of the vertical displacement of the wheel center and steering rack displacement. The relative velocity and acceleration of the wheel is represented in terms of first and second derivatives of the kinematic describing function. The system equations of motion for the full vehicle dynamic model are systematically derived by using velocity transformation method of multi-body dynamics. The comparison of test and simulation results demonstrates the validity of the proposed functional suspension modeling method. The model is computationally very efficient to achieve real-time simulation on TMS 320C6711 150 MHz DSP board of HILS (hardware-in-the-loop simulation) system for ECU (electronic control unit) evaluation of semi-active suspension.
Real-time hybrid simulation (RTHS), which has the advantages of a substructure pseudo-dynamic test, is widely used to investigate the rate-dependent mechanical response of structures under earthquake excitation. However, time delay in RTHS can cause inaccurate results and experimental instabilities. Thus, this study proposes a model-based adaptive control strategy using a Kalman filter (KF) to minimize the time delay and improve RTHS stability and accuracy. In this method, the adaptive control strategy consists of three parts-a feedforward controller based on the discrete inverse model of a servohydraulic actuator and physical specimen, a parameter estimator using the KF, and a feedback controller. The KF with the feedforward controller can significantly reduce the variable time delay due to its fast convergence and high sensitivity to the error between the desired displacement and the measured one. The feedback control can remedy the residual time delay and minimize the method's dependence on the inverse model, thereby improving the robustness of the proposed control method. The tracking performance and parametric studies are conducted using the benchmark problem in RTHS. The results reveal that better tracking performance can be obtained, and the KF's initial settings have limited influence on the proposed strategy. Virtual RTHSs are conducted with linear and nonlinear physical substructures, respectively, and the results indicate brilliant tracking performance and superb robustness of the proposed method.
The Constructive Battle Simulation Model is very important to the recent military training for the substitution of the field training. However, real battlefield systems operate under real-time conditions, they are inherently distributed, concurrent and dynamic. In order to reflect these properties by the computer-based simulation systems which represent real world processes, we have been developing constructive simulation model for several years. Conventionally, scheduling and resource allocation activities which have timing constraints, we elaborated on these issues and developed the simulation system on commercially available hardware and operating system with lock-free resource allocation scheme and rate monotonic scheduling.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1189-1204
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2018
Detecting and capturing 3D human structures from the intensity-based image sequences is an inherently arguable problem, which attracted attention of several researchers especially in real-time activity recognition (Real-AR). These Real-AR systems have been significantly enhanced by using depth intensity sensors that gives maximum information, in spite of the fact that conventional Real-AR systems are using RGB video sensors. This study proposed a depth-based routine-logging Real-AR system to identify the daily human activity routines and to make these surroundings an intelligent living space. Our real-time routine-logging Real-AR system is categorized into two categories. The data collection with the use of a depth camera, feature extraction based on joint information and training/recognition of each activity. In-addition, the recognition mechanism locates, and pinpoints the learned activities and induces routine-logs. The evaluation applied on the depth datasets (self-annotated and MSRAction3D datasets) demonstrated that proposed system can achieve better recognition rates and robust as compare to state-of-the-art methods. Our Real-AR should be feasibly accessible and permanently used in behavior monitoring applications, humanoid-robot systems and e-medical therapy systems.
An artificial neural network model was developed to analyze and forecast real time river runoff from the Naju watershed, in Korea. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$ is great than 0.99) for calibration data sets. Increasing the time horizon for validation data sets, thus making the model suitable for flood forecasting, decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting real time runoff consists of ten rainfall and four and ten runoff data (ANN0410 and ANN1010 models). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$ is great than 0.92).
Accuracy of flood forecasting is an important non-structural measure on the flood control and mitigation. Hence, combination of horologic model with real time error correction became an important issue. It is one of the efficient ways to improve the forecasting precision. In this work, an approach based on Kalman Filter (KF) is proposed to continuously revise state estimates to promote the accuracy of flood forecasting results. The case study refers to the Wi River in Korea, with the flood forecasting results of Xinanjiang model. Compared to the results, the corrected results based on the Kalman filter are more accurate. It proved that this method can take good effect on hydrologic forecasting of Wi River, Korea, although there are also flood peak discharge and flood reach time biases. The average determined coefficient and the peak discharge are quite improved, with the determined coefficient exceeding 0.95 for every year.
Objectives: The maintenance of the healthy periodontal ligament cells of the root surface of donor tooth and intimate surface contact between the donor tooth and the recipient bone are the key factors for successful tooth transplantation. In order to achieve these purposes, a duplicated donor tooth model can be utilized to reduce the extra-oral time using the computer-aided rapid prototyping (CARP) technique. Materials and Methods: Briefly, a three-dimensional digital imaging and communication in medicine (DICOM) image with the real dimensions of the donor tooth was obtained from a computed tomography (CT), and a life-sized resin tooth model was fabricated. Dimensional errors between real tooth, 3D CT image model and CARP model were calculated. And extra-oral time was recorded during the autotransplantation of the teeth. Results: The average extra-oral time was 7 min 25 sec with the range of immediate to 25 min in cases which extra-oral root canal treatments were not performed while it was 9 min 15 sec when extra-oral root canal treatments were performed. The average radiographic distance between the root surface and the alveolar bone was 1.17 mm and 1.35 mm at mesial cervix and apex; they were 0.98 mm and 1.26 mm at the distal cervix and apex. When the dimensional errors between real tooth, 3D CT image model and CARP model were measured in cadavers, the average of absolute error was 0.291 mm between real teeth and CARP model. Conclusions: These data indicate that CARP may be of value in minimizing the extra-oral time and the gap between the donor tooth and the recipient alveolar bone in tooth transplantation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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