KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.2977-2997
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2018
In big data era, fresh data grows rapidly every day. More than 30,000 gigabytes of data are created every second and the rate is accelerating. Many organizations rely heavily on real time streaming, while big data stream computing helps them spot opportunities and risks from real time big data. Storm, one of the most common online stream computing platforms, has been used for big data stream computing, with response time ranging from milliseconds to sub-seconds. The performance of Storm plays a crucial role in different application scenarios, however, few studies were conducted to evaluate the performance of Storm. In this paper, we investigate the performance of Storm under different application scenarios. Our experimental results show that throughput and latency of Storm are greatly affected by the number of instances of each vertex in task topology, and the number of available resources in data center. The fault-tolerant mechanism of Storm works well in most big data stream computing environments. As a result, it is suggested that a dynamic topology, an elastic scheduling framework, and a memory based fault-tolerant mechanism are necessary for providing high throughput and low latency services on Storm platform.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.3
no.1
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pp.113-119
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2015
This paper presents a design and implementation of real time electrical energy computing tool to measure and record the electrical energy based on type of detection devices, Hall Effect current sensor and Microcontroller. The tool was installed on the system power supply of the room and compared with kWh meter. Finally, we found that the energy record has error of average power calculating results is 0.077%.
Demands have been growing in safety-critical application fields for producing networked real-time embedded computing (NREC) systems together with acceptable assurances of tight service time bounds (STBs). Here a service time can be defined as the amount of time that the NREC system could take in accepting a request, executing an appropriate service method, and returning a valid result. Enabling systematic composition of large-scale NREC systems with STB certifications has been recognized as a highly desirable goal by the research community for many years. An appealing approach for pursuing such a goal is to establish a hard-real-time (HRT) component model that contains its own STB as an integral part. The TMO (Time-Triggered Message-Triggered Object) programming scheme is one HRT distributed computing (DC) component model established by the first co-author and his collaborators over the past 15 years. The TMO programming scheme has been intended to be an advanced high-level RT DC programming scheme that enables development of NREC systems and validation of tight STBs of such systems with efforts far smaller than those required when any existing lower-level RT DC programming scheme is used. An additional goal is to enable maximum exploitation of concurrency without damaging any major structuring and execution approaches adopted for meeting the first two goals. A number of previously untried program structuring approaches and execution rules were adopted from the early development stage of the TMO scheme. This paper presents new concrete justifications for those approaches and rules, and also discusses new extensions of the TMO scheme intended to enable further exploitation of concurrency in NREC system design and programming.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.6
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pp.678-685
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2010
One of the computer application fields which started showing noticeable new growth trends in recent years is the real time communication distributed computing application field. Object-oriented(OO) real time(RT) distributed computing is a form of real-time distributed computing realized with a distributed computer system structured in the form of an object network. In this paper, we describes the application environment as the patient monitor telemedicine system with TMO structure. Vital sign information web viewer systems is also the standard protocol for medical image and transfer. In order to embrace new technologies as telemedicine service, it is important to develope the standard protocol between different systems in the hospital, as well as the communication with external hospital systems. We implemented integration patient monitor telemedicine system between vital sign web viewer systems and hospital information systems.
There are many speech analysis tools available. Among them real-time analysis tool is very useful for interactive experiments. A real-time speech analysis tool was implemented using Matlab. Matlab is a very widely used general purpose signal processing tool. In general, its computational speed is relatively lower than that of the codes from conventional programming languages. Especially, real-time analysis including input of signal and output of the result was not possible in the past. However, due to the improvement of computing power of PCs and inclusion of real-time I/O toolboxes in Matlab, real-time analysis is now possible in some extent by Matlab only. In this experiment, we tried to implement a real-time speech analysis tool using Matlab. Pitch and spectral information is computed in real-time. From the result it is shown that such real-time applications can be implemented easily using Matlab.
Kim, Jeong-Hyun;Kim, Jin-Young;Hong, Young-Jin;Kwon, Jang-Woo;Kang, Dong-Joong;Lho, Tae-Jung
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.11
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pp.1074-1081
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2007
This paper presents a method for real-time face detection and tracking which combined Adaboost and Camshift algorithm. Adaboost algorithm is a method which selects an important feature called weak classifier among many possible image features by tuning weight of each feature from learning candidates. Even though excellent performance extracting the object, computing time of the algorithm is very high with window size of multi-scale to search image region. So direct application of the method is not easy for real-time tasks such as multi-task OS, robot, and mobile environment. But CAMshift method is an improvement of Mean-shift algorithm for the video streaming environment and track the interesting object at high speed based on hue value of the target region. The detection efficiency of the method is not good for environment of dynamic illumination. We propose a combined method of Adaboost and CAMshift to improve the computing speed with good face detection performance. The method was proved for real image sequences including single and more faces.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.85-90
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2016
In this paper, the biometric data is transmitted in real time from the IoT environment is runoff, forgery, alteration, prevention of the factors that can be generated from a denial-of-service in advance, and the security strategy for the biometric data to protect the biometric data secure from security threats offer. The convenience of living in our surroundings to life with the development of ubiquitous computing and smart devices are available in real-time. And is also increasing interest in the IOT. IOT environment is giving the convenience of life. However, security threats to privacy also are exposed for 24 hours. This paper examines the security threats to biological data to be transmitted in real time from IOT environment. The technology for such security requirements and security technology according to the analysis of the threat. And with respect to the biometric data transmitted in real time on the IoT environment proposes a security strategy to ensure the stability against security threats and described with respect to its efficiency.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.9
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pp.2354-2360
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2009
Healthcare is a field where ubiquitous computing is most widely used. We propose a mining-based healthcare multi-agent system for ubiquitous computing environments. This proposed scheme select diagnosis patterns using mining in the real-time biosignal data obtained from a patient's body. In addition, we classify them into normal, emergency and be ready for an emergency. This proposed scheme can deal with the enormous quantity of real-time sensing data and performs analysis and comparison between the data of patient's history and the real-time sensory data. We separate Association rule exploration into two data groups: one is the existing enormous quantity of medical history data. The other group is real-time sensory data which is collected from sensors measuring body temperature, blood pressure, pulse. Proposed system has advantage that can handle urgent situation in the far away area from hospital through PDA and mobile device. In addition, by monitoring condition of patient in a real time base, it shortens time and expense and supports medical service efficiently.
Time-predictability of computing is critical for hard real-time and safety-critical systems. However, currently there is no metric available to quantitatively evaluate time-predictability, a feature crucial to the design of time-predictable processors. This paper first proposes the concept of architectural time-predictability, which separates the time variation due to hardware architectural/microarchitectural design from that due to software. We then propose the standard deviation of clock cycles per instruction (CPI), a new metric, to measure architectural time-predictability. Our experiments confirm that the standard deviation of CPI is an effective metric to evaluate and compare architectural time-predictability for different processors.
A shared disks (SD) cluster couples multiple computing nodes, and every node shares a common database at the disk level. A great deal of research indicates that the SD cluster is suitable to high performance transaction processing, but the aggregation of SD cluster with real-time processing has not been investigated at all. A real-time transaction has not only ACID properties of traditional transactions but also time constraints. By adopting cluster technology, the real-time services will be highly available and can exploit inter-node parallelism. In this paper, we first develop an experiment model of an SD-based real-time database system (SD-RTDBS). Then we investigate the feasibility of real-time transaction processing in the SD cluster using the experiment model. We also evaluate the cross effect of real-time transaction processing algorithms and SD cluster algorithms under a wide variety of database workloads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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