Presence of soft shadow effects from an area light makes virtual scenes look more realistic. However, since computation of soft shadow effects takes a long time, acceleration methods are required to apply it to real-time 3D applications. Many researches assumed that area lights are white rectangles. We suggest a new method which renders soft shadows under the area light source having arbitrary shape and color. In order to approximate visibility test, we use a shadow mapping result near a pixel. Complexity of shadow near a pixel is used to determine degree of precision of our visibility estimation. Finally, our method can present more realistic soft shadows for the area light that have more general shape and color in real-time.
Jo, Su-Yeon;Kim, Nam-Jin;Lee, Eun-Ryung;Kim, Jae-Young;Kim, Joo-Man
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.2
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pp.55-61
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2011
We propose power-saving real-time scheduling method for mixed task sets which consist of both time-based periodic and event-based aperiodic tasks in the automotive operating system. In this system, we have to pursue maximization of power-saving using the slack time estimation and minimization of response time of aperiodic tasks simultaneously. However, since these two goals conflict each other, one has to make a compromise between them according to the given application domain. In this paper, we find the adjustment factor which gives better response time of aperiodic tasks with slight power consumption increase. The adjustment factor denotes the gravity of response time for aperiodic tasks. We apply the ccEDF scheduling for time-based periodic tasks and then calculate new utilization to be applied to the adjustment factor. In this paper, we suggest the lccEDF algorithm to make a tradeoff between the two goals by systematically adjusting the factor. Simulation results show that our approach is excellent for variety of task sets.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.4
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pp.239-246
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2017
Time synchronization between distributed embedded systems in the Real Time Locating System (RTLS) based on Time Difference of Arrival (TDOA) is one of the most important factors to consider in system design. Clock jitter error between each system causes many difficulties in maintaining such a time synchronization. In this paper, we implemented a system to synchronize clocks between FPGA based distributed embedded systems using the recovery clock of CDR (clock data recovery) used in high speed serial communication to solve the clock jitter error problem. It is experimentally confirmed that the cumulative time error that occurs when the synchronization is not performed through the synchronization logic using the CDR recovery clock can be completely eliminated.
The time delay in servo control on LonWorks/IP Virtual Device Network (VDN) is highly stochastic in nature. LonWorks/IP VDN induced time delay deteriorates the performance and stability of the real-time distributed control system and hinders an effective preventive and predictive maintenance. Especially in real-time distributed servo applications on the factory floor, timely response is essential for predictive and preventive maintenance. In order to guarantee the stability and performance of the system for effective preventive and predictive maintenance, LonWorks/IP VDN induced time delay needs to be predicted and compensated for. In this paper position control simulation of DC servo motor using Zero Phase Error Tracking Controller (ZPETC) as a feedforward controller, and Internal Model Controllers (IMC) based on Smith predictor with disturbance observer as a feedback controller is performed. The validity of the proposed control scheme is demonstrated by comparing the IMC based on Smith predictor with disturbance observer.
Youngjun Kim;Taewan Kim;Suhyun Kim;Seongjae Lee;Taehyoun Kim
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.3
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pp.151-158
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2024
Although on-device artificial intelligence (AI) has gained attention to diagnosing machine faults in real time, most previous studies did not consider the model retraining and redeployment processes that must be performed in real-world industrial environments. Our study addresses this challenge by proposing an on-device AI-based real-time machine fault diagnosis system that utilizes continual learning. Our proposed system includes a lightweight convolutional neural network (CNN) model, a continual learning algorithm, and a real-time monitoring service. First, we developed a lightweight 1D CNN model to reduce the cost of model deployment and enable real-time inference on the target edge device with limited computing resources. We then compared the performance of five continual learning algorithms with three public bearing fault datasets and selected the most effective algorithm for our system. Finally, we implemented a real-time monitoring service using an open-source data visualization framework. In the performance comparison results between continual learning algorithms, we found that the replay-based algorithms outperformed the regularization-based algorithms, and the experience replay (ER) algorithm had the best diagnostic accuracy. We further tuned the number and length of data samples used for a memory buffer of the ER algorithm to maximize its performance. We confirmed that the performance of the ER algorithm becomes higher when a longer data length is used. Consequently, the proposed system showed an accuracy of 98.7%, while only 16.5% of the previous data was stored in memory buffer. Our lightweight CNN model was also able to diagnose a fault type of one data sample within 3.76 ms on the Raspberry Pi 4B device.
An experimental variable rate nursery sprayer was developed to adjust application rates for canopy volume in real time. The sprayer consisted of two vertical booms integrated with ultrasonic sensors, and variable rate nozzles coupled with pulse width modulation (PMW) based solenoid valves. A custom-designed microcontroller instructed the sensors to detect canopy size and occurrence and then controlled nozzles to achieve variable application rates. A spray delivery system, which consisted of diaphragm pump, pressure regulator and 4-cycle gasoline engine, offered the spray discharge function. Spray delay time, time adjustment in spray trigger for the leading distance of the sensor, was measured with a high-speed camera, and it was from 50 to 140 ms earlier than the desired time (398 ms) at 3.2 km/h under indoor conditions. Consequently, the sprayer triggered 4.5 to 12.5 cm prior to detected targets. Duty cycles of the sprayer were from 20 to 34 ms for senor-to-canopy (STC) distance from 0.30 to 0.76 m. Outdoor test confirmed that the nozzles were triggered from 290 to 380 ms after detecting tree canopy at 3.2 km/h. The spray rate of the new sprayer was 58.4 to 85.2% of the constant application rate (935 L/ha). Spray coverage was collected at four areas of evergreen canopy by water sensitive papers (WSP), and ranged from 1.9 to 41.1% and 1.8 to 34.7% for variable and constant rate applications, respectively. One WSP area had significant (P < 0.05) difference in mean spray coverage between two application conditions.
The needs for digital models of real environment such as 3D terrain or cyber city model are increasing. Most of applications related with modeling and simulation require virtual environment constructed from geospatial information of real world in order to guarantee reliability and accuracy of the simulation. The most fundamental data for building virtual environment, terrain elevation and orthogonal imagery is acquired from optical sensor of satellite or airplane. Providing interoperable and reusable digital model is important to promote practical application of high-resolution satellite imagery. This paper presents the new research regarding representation of geospatial information, especially for 3D shape and appearance of virtual terrain, and describe framework for constructing real-time 3D model of large terrain based on high-resolution satellite imagery. It provides infrastructure of 3D simulation with geographical context. Details of standard-based approach for providing infrastructure of real-time 3D simulation using high-resolution satellite imagery are also presented. This work would facilitate interchange and interoperability across diverse systems and be usable by governments, industry scientists and general public.
This paper presents a new architecture, called "Power Electronics Remote Wiring and Measurement Laboratory (PermLAB)", that translates a common gateway interface (CGI) string from a remote web user to a web server connected to a 3-dimension switching matrix board, can be used to switch on and off, and to control a cluster of instruments and components. PermLAB addresses real-time connection, switching, and data acquisition over the Internet instead of using simulated data. A software procedure uses a signature system to identify each instrument and component in a complex system. The Web-server application is developed in HTML, JavaScript and Java, and in C language for the CGI interface, which resides in a controller portion of LabVIEW. The LabVIEW software fully integrates the Web sever, LabVIEW data acquisition boards and controllers, and the 3-dimensional switching matrix board. The paper will analyze a half-wave rectifier (AC - DC converter) circuit connected over the Internet using the PermLAB. PermLAB allows students to obtain real data by real-time wiring of real circuits in the laboratory using a "virtual breadboard" on the Web. The software for the Web-based 3-dimensional system is flexible, portable, can be integrated into many laboratory applications or expanded, and easily accessible worldwide.
Safety critical systems, real time systems, and event-based systems have a complex set of events and their own interdependency, which makes them difficult to test ma Safety critic Safety critical systems, real time systems, and event-based systems have a complex set of events and their own interdependency, which makes them difficult to test manually. In order to cut down on costs, save time, and increase reliability, the model based testing approach is the best solution. Such an approach does not require applications or codes prior to generating test cases, so it leads to the early detection of faults, which helps in reducing the development time. Several model-based testing approaches have used different UML models but very few works have been reported to show the generation of test cases that use events. Test cases that use events are an apt choice for these types of systems. However, these works have considered events that happen at a user interface level in a system while other events that happen in a system are not considered. Such works have limited applications in testing the GUI of a system. In this paper, a novel model-based testing approach is presented using business events, state events, and control events that have been captured directly from requirement specifications. The proposed approach documents events in event templates and then builds an event-flow model and a fault model for a system. Test coverage criterion and an algorithm are designed using these models to generate event sequence based test scenarios and test cases. Unlike other event based approaches, our approach is able to detect the proposed faults in a system. A prototype tool is developed to automate and evaluate the applicability of the entire process. Results have shown that the proposed approach and supportive tool is able to successfully derive test scenarios and test cases from the requirement specifications of safety critical systems, real time systems, and event based systems.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.6
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pp.766-773
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2021
This paper presents an implementation result and performance evaluation of pavilion management services that does not only provide real-time status of the pavilion in the forest but also prediction services through machine learning. The developed hardware prototype detects whether the pavilion is occupied using a motion detection sensor and then sends it to a cloud database along with location information, date and time, temperature, and humidity data. The real-time usage status of the collected data is provided to the user's mobile application. The performance evaluation confirms that the average response time from the hardware module to the applications was 1.9 seconds. The accuracy was 99%. In addition, we implemented a pavilion availability prediction service that applied a machine learning-based SVM (Support Vector Model) model to collected data and provided it through mobile and web applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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