이제까지의 실시간 스케쥴링은 대상이 되는 태스크들이 모두 선점가능하거나 모 두 선점불가능함을 가정하였다. 본 논문에서는 단일 프로세서 환경에서 선점가능한 서브태스크와 선점불가능한 서브태스크를 모두 포함하는 보다 일반적인 태스크 모델 에 대한 고정 우선순위 전략을 기반으로 하는 실시간 스케쥴링 방법을 제시하였다. 기존에 발표된 바 있는 Harbour등의 방법에 의해 스케쥴링이 가능하다고 판정된 태스 크 집합은 본 논문의 방법에 의해서도 스케쥴링이 가능하다고 판단되며 두 방법을 모 의실험을 통하여 비교해 본 결과 최대 45% 이상의 효율의 차이가 남이 보여지고 있 다.
In this paper, we propose an approach for real time computation of rayleigh CLAHE using a FPGA. The contrast enhancement technique should be applied in thermal equipment having a low contrast image. And thermal equipment must be processed in real time. The CLAHE is an improved algorithm based Histogram Equalization, but the HW design is complex. A value greater than a given threshold in CLAHE should be equally distributed on the other histogram bin, this process requires iterations for the distribution. But implementation of this processing in the FPGA is constrained, so this section was implemented on the assumption of the histogram distribution or modified the operation process or implemented separately in the CPU. In this paper, we designed a distinct redistribution operation in two stages. So FPGA was designed for easy, this was designed to be distributed evenly without the assumptions and constraints. In addition, we have designed a CLAHE with the rayleigh distribution to the FPGA. The simulation shows that the proposed method provides a better image quality in the thermal image.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1394-1397
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1993
A Fuzzy Microprocessor(FMP) is presented, which is suitable for real-time control applications. The features include high speed inference of maximum 114K FLIPS at 20MHz system clocks, capability of up to 128-rule construction, and handing of 8 input variables with 8-bit resolution. In order to realize these features, the fuzzifier circuit and the processing element(PE) are well optimized for LSI implementation. The chip fabricated in 1.2$\mu\textrm{m}$ CMOS technology contains 71K transistors in 82.8 $\textrm{mm}^2$ die size and is packaged in 100-pin plastic QFP.
Precision displacement of less than a few nm resolution was measured in real-time using fiber optic EFPI sensor. The novel method for real-time processing of analyzing EFPI output signal was developed and verified. Linearity in the mean values of interferometric light intensity among adjacent fringes was shown and verified the sinusoidal approximation algorithm that estimates past and coming fringe values. Real-time signal processing program was developed and the intensity signal of the EFPI sensor was transformed to the phase shift with this program. The resolution below $0.36{\sim}8.6$ nm in the displacement range of $0{\sim}300{\mu}m$ was obtained. The nano-positioner with a piezoelectric actuator and the EFPI sensor system was designed and tested. The positioner successfully reached to the desired destination within 1 nm accuracy.
Evoked potentials(EP) measured with scalp electrodes are often described as a deterministic process corrupted by uncorrelated electrical activities occuring in the brain and These electrical activities(ongoing EEG) refer to noise in EP recording. The Conventional method to determine the EP waveform requires long recording time. Unfortunately most of algorithm developed are too complicated for implementation in real time. Thus, conner EP recording devices use Ensemble average for real time processing. In this paper introduce EP recording hardware for processing advanced algorithm in real tlne. This hardware is composed of DSP chip(TMS320c25) and microcomputer.
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is an effective algorithm in object recognition, panorama stitching, and image matching, however, due to its complexity, real time processing is difficult to achieve with software approaches. This paper proposes using a reconfigurable hardware processor with integer half kernel. The integer half kernel Gaussian reduces the Gaussian pyramid complexity in about half [] and the reconfigurable processor carries out a parallel implementation of a full search Fast SIFT algorithm. We use a low memory, fine grain single instruction stream multiple data stream (SIMD) pixel processor that is currently being developed. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and I/O capabilities of the processor which results in a system that can perform real time image and video compression. We apply this novel implementation to images and measure the effectiveness. Experimental simulation results indicate that the proposed implementation is capable of real time applications.
The performance of speech recognition system is degraded by the mismatch between training and test environments. Many studies have been presented to compensate for noise components in the cepstral domain. Recently, higher order cepstral moment normalization method has been introduced to improve recognition accuracy. In this paper, we present real-time high order moment normalization method with post-processing smoothing filter to reduce the parameter estimation error in higher order moment computation. In experiments using Aurora2 database, we obtained error rate reduction of 44.7% with proposed algorithm in comparison with baseline system.
The advancement of knowledge society has enabled the social network community (SNC) to be perceived as another space for learning where individuals produce, share, and apply content in self-directed ways. The content generated within social networks provides information of value for the participants in real time. Thus, this study proposes the social network community activity-based content model (SoACo Model), which takes SNC-based activities and embodies them within learning objects. The SoACo Model consists of content objects, aggregation levels, and information models. Content objects are composed of relationship-building elements, including real-time, changeable activities such as making friends, and participation-activity elements such as "Liking" specific content. Aggregation levels apply one of three granularity levels considering the reusability of elements: activity assets, real-time, changeable learning objects, and content. The SoACo Model is meaningful because it transforms SNC-based activities into learning objects for learning and teaching activities and applies to learning management systems since they organize activities -- such as tweets from Twitter -- depending on the teacher's intention.
Kim, Young-Choon;Joo, Hae-Jong;Kim, Young-Baek;Rhee, Sang-Yong
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권2호
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pp.95-102
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2011
In this paper, a Mobile Continuous Query Processing System (MCQPS) is designed to solve problems related to database hoarding, maintenance of shared data consistency, and optimization of logging. These problems are caused by weak connectivity and disconnection of wireless networks inherent in mobile database systems under mobile client-server environments. We show the superiority of the proposed MCQPS by comparing its performance to the Client-Intercept-Server (C-I-S) model. In addition, several experimental results show the effectiveness of our proposed indexing structure and methodology for real-time continuous queries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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