실시간 운영 체제(Real-Time Operating Systems)는 시스템 동작이 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성에도 좌우되는 운영 체제이다. 시간적 정확성은 결정성(Determinism)이라고도 하며 이를 지키기 위해서는 실시간 운영체제의 제약조건의 하나인 시스템 예측성을 만족해야만 한다. 예측성이란 시스템의 서비스가 정해진 시간 안에 완료되는지를 판별할 수 있다는 것으로 정확하게 동작하는 타이머가 꼭 필요하다. 본 논문에서는 타임 슬롯을 이용해서 타이머의 활성화, 비활성화 루틴을 간단하게 하고 타이머가 만료(Expire)되었음을 간단하게 판별해 낼 수 있는 소프트 타이머를 설계 및 구현하였다
The Reed-Muller code is one of the efficient algorithms for multiple bit error correction, however, its high-computation requirement inherent in the decoding process prohibits its use in practical applications. To solve this problem, this paper proposes a graphics processing unit (GPU)-based parallel error control approach using Reed-Muller R(r, m) coding for real-time wireless communication systems. GPU offers a high-throughput parallel computing platform that can achieve the desired high-performance decoding by exploiting massive parallelism inherent in the algorithm. In addition, we compare the performance of the GPU-based approach with the equivalent sequential approach that runs on the traditional CPU. The experimental results indicate that the proposed GPU-based approach exceedingly outperforms the sequential approach in terms of execution time, yielding over 70× speedup.
기존의 강성 실시간 시스템은 실시간 수행만 고려되어 있어. 실시간 시스템의 성능과 효율적인 시스템 활용과는 거리가 멀다. 따라서 효율적인 시스템 활용을 통하여 보다 많은 일을 수행할 수 있게 하는 연성 실시간 시스템을 사용하게 된다. 여기서는 보상값이라는 것을 사용하여 그것의 총합을 성능평가의 기준으로 사용하며, 보상값의 합을 최대로 할 수 있는 수행시간을 찾아 스케줄링에 사용하게끔 한다. 모의 실험을 통하여 알아낸 수행시간에 따른 보상값의 변화에 대한 경향을 이용하여 최대 보상값을 얻을 수 있는 수행시간을 찾고, 실험을 통하여 얻은 결과와 비교하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.20-27
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2020
Sound event detection in real-world environments suffers from the interference of non-stationary and time-varying noise. This paper presents an adaptive noise reduction method for sound event detection based on non-negative matrix factorization (NMF). In this paper, we proposed a deep learning model that integrates Convolution Neural Network (CNN) with Non-Negative Matrix Factorization (NMF). To improve the separation quality of the NMF, it includes noise update technique that learns and adapts the characteristics of the current noise in real time. The noise update technique analyzes the sparsity and activity of the noise bias at the present time and decides the update training based on the noise candidate group obtained every frame in the previous noise reduction stage. Noise bias ranks selected as candidates for update training are updated in real time with discrimination NMF training. This NMF was applied to CNN and Hidden Markov Model(HMM) to achieve improvement for performance of sound event detection. Since CNN has a more obvious performance improvement effect, it can be widely used in sound source based CNN algorithm.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권2호
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pp.65-71
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2018
In the digital era, news consumption is not confined in geological boundaries. Technological advances bring the instant dissemination of news into life and allow news audience to consume events that occur far away almost in real time. The transmission has blurred the boundary between traditional media and new media, and the one between physical and virtual world. That is, what if a journalist applies news framing to the news translation process? This paper aims to investigate the gap between the ST and the TT created when the source news texts undergo a translation process. To achieve this aim, the appraisal theory developed by White (2003) is employed to identify a difference between the ST and the TT. Furthermore, we have attempted to identify differences between soft news stories and hard news stories while the STs from both news stories are translated into the TTs. Two time-sensitive events, Hugh Grant's marriage and a U.S. and North Korea summit, were selected. The former (a soft news story) is extracted from the Telegraph and the latter (a hard news story) is from the Washington post. As a result, it was found that such strategies as attitude, engagement, and judgment were used when the source news texts from the hard news story are translated into the target news texts. Under the appraisal theory, the strategies involve evaluative language which refers to positive or negative language that judges the worth of entities. In general, it is said that a journalist frames the SS (especially from the hard news story) to convey his ideology to news consumers. Hypothetically, we assume that a similar framing process takes place in deriving the TT from the SS of the hard news story. Thus, we could conclude that the TT from the hard news story differs from the TT from the soft news story and that the difference can be explained within the framework of White's appraisal theory.
게임 서버는 명시된 시간 내에 많은 클라이언트들의 요청을 처리해야 하기 때문에 다중 사용자용 실시간 게임들은 일종의 연성 실시간 시스템이다. 클라이언트 이벤트들은 게임 세계의 본질에 따라 상이한 시간 요건과 일관성 요건을 가지고 있다. 이러한 요건들은 CPU 처리시 상이한 우선순위를 유발하게 되며 이벤트들은 일관성과 우선순위 정도에 따라 여러 그룹으로 분류될 수 있다. 우선순위가 상이한 이벤트들의 시간적 요건을 충족하기 위하여 본 논문에서는 우선순위 기반 그룹 태스크 스케쥴링 정책이 제시된다. 클라이언트의 수나 클라이언트가 발생시키는 이벤트들의 수는 일시적으로 증가할 수 있다. 일시적인 과부하가 발생한 경우에 게임 서버는 우선순위가 높은 이벤트들을 우선적으로 처리하기 위하여 더 많은 CPU 대역폭을 할당할 필요가 있다. 제시된 스케쥴링 정책은 우선순위가 높은 이벤트일수록 종료시한내에 성공적으로 종료되는 수를 최대화함으로써 전체 시스템의 실시간적 성능을 향상시킬 수 있다. 이 정책의 성능은 다양한 실험을 통하여 평가되었다.
대규모 다중사용자용 온라인 게임 시스템의 당면 과제는 동시에 많은 사용자들에게 실시간적 응답 시간을 제공하는 것이다. 다수의 사용자들이 요청한 작업은 제한 시간 내에 응답이 제공되어야 하기 때문에 대규모 다중사용자용 온라인 게임 시스템은 일종의 연성 실시간 시스템이다. 클라이언트 이벤트들은 게임 세계의 본질에 따라 상이한 시간 요건과 일관성 요건을 가지고 있다. 이러한 요건들은 CPU 처리시 상이한 우선순위를 갖는 태스크들을 유발하게 된다. 이러한 태스크들의 시간적 요건을 충족하기 위하여 본 논문에서는 일시적 과부하가 발생한 경우 우선순위가 더 높은 태스크들에게 더 많은 CPU 대역폭을 우선적으로 할당하려는 우선순위 스케쥴링 기법들이 제시된다. 제시된 스케쥴링 기법은 우선순위가 높은 태스크일수록 종료시한 내에 성공적으로 종료되는 수를 최대화하며 종료시한이 경과된 이후 종료된 태스크들의 평균 지연시간을 최소화함으로써 대규모 다중사용자 온라인 게임 시스템의 실시간적 성능을 향상시킬 수 있다. 제시된 스케쥴링 기법의 성능은 다양한 시뮬레이션 실험을 통하여 측정되었다.
초음파의 인공물은 진단에 해롭기만 한 것이 아니다. 때로는 음향그림자, 증가된 통과상등의 인공물을 이용하면 관찰 대상 조직의 수분 함량을 알 수 있어 조직의 염증 정도나 치유 조직의 성격 등을 간접적으로 파악할 수 있다. 또 석회화 덩어리의 수분 함량을 알 수 있으므로 흡인 가능 여부를 미리 짐작할 수 있어 체외충격파 등의 사용 필요성도 예측할 수 있다. 이를 이용하면 자기공명영상과 달리 저렴한 비용으로 실시간 정보를 얻음으로써 연조직의 진단 및 치료에 사용할 수 있어 편리하다.
멀티미디어와 같은 연성 실시간 응용들은 서비스 품질을 위해 각 태스크들이 마감시간 전에실행을 마칠 수 있다는 확률적 보장을 요구한다. 시스템 설계자는 태스크들의 확률적 시간 제약 조건을 만족시키는 범위내에서 각 태스크에게 최악 처리기 요구량 보다는 적은 처리기 시간을 할당함으로써 시스템 이용률 향상을 추구할 수 있다. 그러나 각 태스크에게 주어진 처리기 할당량이 최악 요구량보다 적은 경우에는 필연적으로 할당량을 초과하는 요구량을 가진 태스크 작업들, 즉 과실행 작업들이 발생하게 되므로 과실행 작업에 대한 제어 기법이 필요하다. 본 논문에서는 연성 실시간 시스템에서의 확률적인 과실행 제어 기법 및 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선순위 스케줄링의 기반 위에서 각 태스크가 주어진 확률적 시간 제약 조건을 만족할 수 있도록 과실행을 억제함과 동시에, 태스크 실행시간의 가변성으로 인한 여분의 처리기 시간을 일부 과실행 태스크에 유연하게 할당함으로써 시스템 이용률을 향상 시킬수 있다. 본 논문에서는 시스템 모델의 제시와 실험 결과의 분석을 통하여 제안하는 과실행 제어 기법이 마감시간 위반율 측면에서 기존의 기법들보다 우수함을 보이며, 또한 임의의 확률적 시간 제약 조건이 주어질 때 이를 만족시키는 과실행 제어 기법의 매개 변수들을 합성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 UML-RT(Real-Time) 모델에서 태스크를 직접 제어하기 위한 목적으로 일정 시간마다 틱을 발생하는 소프트 타이머 인터럽트 모델을 구현하였으며 생성된 모델 코드의 실행 성능 결과를 제시하였다. 그리고 소프트 타이머 인터럽트 모델 코드의 실시간 실행이 가능하도록 UML-RT 도구의 TargetRTS 라이브러리를 실시간 확장 윈도우 환경에 맞게 수정하였다. 실시간 확장 윈도우 운영체제와 UML-RT 개발 환경에서 설계, 구현한 소프트 타이머 인터럽트 모델의 성능 측정 결과 실시간으로 동작 가능함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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