This paper provides a real-time loading strategy for batch processing machines in which a number of jobs are simultaneously processed as a batch. The batch processing machines can be seen in both manufacturing industries (e.g., semiconductor, automobile and metal working) and service industries (transportation vehicles, mail shipment and theme park). This paper focuses on batch processing machines in semiconductor manufacturing. We present a look-ahead loading strategy for tardiness minimization where future arrivals and due dates are taken into consideration. Simulation tests are performed on the presented strategy and some existing loading heuristics under various production settings with different traffic intensities and forecasting errors. Experimental results show that our strategy provides the performance of good quality.
This paper presents a real-time implementation of a speaker independent speech recognition system based on a discrete hidden markov model(DHMM). This system is developed for a car navigation system to design on-chip VLSI system of speech recognition which is used by fixed point Oak DSP core of DSP GROUP LTD. We analyze recognition procedure with C language to implement fixed point real-time algorithms. Based on the analyses, we improve the algorithms which are possible to operate in real-time, and can verify the recognition result at the same time as speech ends, by processing all recognition routines within a frame. A car noise is the colored noise concentrated heavily on the low frequency segment under 400 Hz. For the noise robust processing, the high pass filtering and the liftering on the distance measure of feature vectors are applied to the recognition system. Recognition experiments on the twelve isolated command words were performed. The recognition rates of the baseline recognizer were 98.68% in a stopping situation and 80.7% in a running situation. Using the noise processing methods, the recognition rates were enhanced to 89.04% in a running situation.
Conventional caching system doesn't support Real-Time attributes and load balance. To solve these problems, this paper describes the design and implementation of the RIOP(Real-Time Inter-ORB Protocol) to provide QoS guarantees mechanism integrating RSVP and TAO ORB. Futhermore, it provides fast XCSLS(Extended Caching System for Load Balance) implementing main memory cache in Primary Server using locality of objects. In this paper, a key feature is presented : QoS enforcement, PS(Primary Server) and RS(Replicated Server)
Real-time adaptive lattice predictor was implemented on the TMS32020 DSP chip for digital signal processing. The implemented system was composed of Input-Output units and centrla processing-control unit and its supporting assembly soft ware. The performance of hardware realization was verified by comparing input signal and one-step prediction signal which are calcualted by the real-time adaptive lattice predictor. As a result, for 4 stage lattice structure, the maximum running frequency was obtained as 6.41 KHz in this experiment.
사용자의 요구 사항이 점점 복잡해지고 다양해짐에 따라 서비스의 품질을 향상시키고 개인화된 정보 제공을 위한 서비스 관리 개념이 등장하고 있다. 본 논문은 로그 데이터와 트래픽 정보의 분석을 통한 서비스 관리 시스템의 모델을 제안하고 구현을 통해 주요 기능 및 특성을 알아 본다.
The current paper is on a study of the performance estimation fer data processing time and CPU utilization to efficiently develop the real-time system. The analytical modeling and OPNET modeling and benchmarking tests are applied to perform the estimation for data processing time and CPU utilization in real-time system. We demonstrate that the estimation results can be predicted fairly and accurately through the benchmarking test results although there is a small variance between the estimation results and the benchmarking test results.
Satisfying the rigid timing requirements of various real-time activities in real-time systems often requires some special methods to tune the systems run-time behaviors. Unbounded blocking can be caused when a high priority activity cannot preempt a low priority activity. In such situation, it is said that a priority inversion has occurred. The priority inversion is one of the problems which may prevent threads from meeting the deadlines in the real-time systems. It is difficult to remove such priority inversion problems in the kernel at the same time to bound the worst case blocking time for the threads. A thread is a piece of executable code which has access to data and stack. In this paper, a new real-time systems. It is difficult to remove such priority inversion problems in the kernel at the same time to bound the worst case blocking time for the threads. A threads is a piece of executable code which has access to data and stack. In this paper, a new real-time server model, which minimizes the duration of priority inversion, is proposed to reduce the priority inversion problem. The proposed server model provides a framework for building a better server structure, which can not only minimize the duration of the priority inversion, but also reduce the deadline miss ratio of higher priority threads.
Continuous multi-interval prediction (CMIP) is used to continuously predict the trend of a data stream based on various intervals simultaneously. The continuous integrated hierarchical temporal memory (CIHTM) network performs well in CMIP. However, it is not suitable for CMIP in real-time mode, especially when the number of prediction intervals is increased. In this paper, we propose a real-time integrated hierarchical temporal memory (RIHTM) network by introducing a new type of node, which is called a Zeta1FirstSpecializedQueueNode (ZFSQNode), for the real-time continuous multi-interval prediction (RCMIP) of data streams. The ZFSQNode is constructed by using a specialized circular queue (sQUEUE) together with the modules of original hierarchical temporal memory (HTM) nodes. By using a simple structure and the easy operation characteristics of the sQUEUE, entire prediction operations are integrated in the ZFSQNode. In particular, we employed only one ZFSQNode in each level of the RIHTM network during the prediction stage to generate different intervals of prediction results. The RIHTM network efficiently reduces the response time. Our performance evaluation showed that the RIHTM was satisfied to continuously predict the trend of data streams with multi-intervals in the real-time mode.
This paper proposes a real-time method to recognize shoulder elevation motions by comparing EMG signals on the Levator scapulae muscles with double threshold values. To achieve real-time, we implement a EMG signal processing hareware embedded band-rejection filter, low-pass filter, full rectifier and moving average circuits. And a high speed microprocessor is used for implementing the double thresholds method. The available shoulder motions for the human-computer interface are elevation of left, right and both shoulders. From experimental results we show that the proposed real-time processing hardware and double thresholds method are useful for the real-time EMG-based human-computer interface.
This paper propose a transmission method for "Transportation system" that can decide precise position under wide area road traffic environment. For precise position detecting, central station collect multiple receiver station's satellite navigation data and generate correction information. In this process, we need efficient real time transmission method for satellite navigation message that has variable data size. We propose real time data transmission method. This real time transmission method offer efficient processing structure for multiple receiver station's satellite navigation message. This paper explains proposed real time transmission method and proofs this transmission method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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