Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.5
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pp.913-921
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2012
The current PC-based desktop environment is being converted into server-based virtual desktop environment due to security, mobility, and low upgrade cost. In this paper, a desktop virtualization system is implemented using an open source-based cloud computing platform and hypervisor. The implemented system is applied to the virtualziation of computer in university. In order to reduce the image transfer time, we propose a solution using HDFS. In addition, an image management structure needed for desktop virtualization is designed and implemented, and applied to a real computer lab which accommodates 30 PCs. The performance of the proposed system is evaluated in various aspects including implementation cost, power saving rate, reduction rate of license cost, and management cost. The experimental results showed that the proposed system considerably reduced the image transfer time for desktop service.
In computer-based virtual lab, a bioscience researcher who wants to obtain bio information first uses a biodiversity-related database to retrieve information on species, ecology and distribution of an organism. The researcher also needs to access gene/protein databases such as GenBank or PDB to find information on the organism's genetic sequence and protein structure. Furthermore, the researcher should search for academic papers containing the information on the organism so that his research is based on comprehensive and accurate information. This series of activities often undermines research efficiency as it takes a lot of time and causes inconvenience on the part of researchers. To solve such inconvenience, we analyzed various methods for integrated search and chosen schema integration. In addition, we analyzed each databases and extracted metadata for designing schema integration. This paper introduces a biological information retrieval system(BIRS) using schema integration and it's interface that will increase research efficiency for bioscience.
This paper presents a framework design of a digital twin system for a vertical smart farm. In this paper, a framework of digital twin systems establishes three factors: 1) Client 2) IoT gateway, and 3) Server. Especially, IoT gateway was developed using the Eclipse Ditto, which has been commonly used as the standard open hardware platform for digital twin. In particular, each factor is communicating with the client, IoT gateway, and server by defining the message sequence such as initialization and data transmission. In this paper, we describe the digital twin technology trend and major platform. The proposed design has been tested in a testbed of the lab-scale vertical smart-farm. The sensor data is received from 1 Jan to 31 Dec 2020. In this paper, a prototype digital twin system that collects environment and control data through a raspberry pi in a plant factory and visualizes it in a virtual environment was developed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.915-918
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2016
Virtual testing devices are required due to rapid changes in the health care industry and the increase of the medical or nursing workforce. The importance of devices such as the simulator, blood vessels, and lab equipment for modeling blood flow to the heart is increasing too. In this study, we made heart pump by using a step motor and developed device which simulates arterial, venous blood pressure, and blood flow. We finally evaluated the function of proposed device. The proposed system is composed of the pump for simulating, the valve device to describe the resistance of the artery and vein, and a reducing device showing the characteristics of the venous system. We used BOXER pump for heart simulator and silicon tube for arterial and venous vessels, and designed a reducing device. We also used the pressure sensor to measure arterial blood pressure. For the evaluation of the proposed system, we selected a range of 50~100mmHg of the blood circuit 60 per minute and then compared the blood pressure of a person and the measured blood pressure.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
PURPOSE. The study aimed to determine the influence of implant angulation on the trueness of multi-unit implant impressions taken through different techniques and strategies. MATERIALS AND METHODS. As reference models, three partially edentulous mandibular models (Model 1: No angulation; Model 2: No angulation for #33, 15-degree distal angulation for #35 and #37; Model 3: No angulation for #33, 25-degree distal angulation for #35 and #37) were created by modifying the angulations of implant analogues. Using a lab scanner, these reference models were scanned. The obtained data were preserved and utilized as virtual references. Three intraoral scanning (IOS) strategies: IOS-Omnicam, ISO-Quadrant, and IOS-Consecutive, as well as two traaditional techniques: splinted open tray (OT) and closed tray (CT), were used to create impressions from each reference model. The best-fit alignment approach was used to sequentially superimpose the reference and test scan data. Computations and statistical analysis of angular (AD), linear (LD), and 3D deviations (RMS) were performed. RESULTS. Model type, impression technique, as well as interaction factor, all demonstrated a significant influence on AD and LD values for all implant locations (P < .05). The Model 1 and SOT techniques displayed the lowest mean AD and LD values across all implant locations. When considering interaction factors, CT-Model 3 and SOT-Model 1 exhibited the highest and lowest mean AD and LD values, respectively. Model type, impression technique, and interaction factor all revealed significant effects on RMS values (P ≤ .001). CT-Model 3 and SOT-Model 1 presented the highest and lowest mean RMS values, respectively. CONCLUSION. Splinted-OT and IOS-Omnicam are recommended for multi-unit implant impressions to enhance trueness, potentially benefiting subsequent manufacturing stages.
The purpose of this study is to examine the influence of occupant's path selection on the shape of the pictogram and the opening/closing of the door. This study was carried out through a simulation experiment using computer virtual reality. Exit light pictogram for exit door and exit light pictogram for passage were arranged for each scenario in type T corridor and type + corridor. The computer graphic was used to carry out the simulation. In addition, we analyzed the response of human behavior according to the two directions (left and right) of exit light pictogram for exit door and the effect of opening direction of doorway. In addition, the change of decision-making according to the presence or absence of exit light pictogram for passage was confirmed. The results of the direction selection response were as follows. First, in the case of the T-shaped corridor, if the exit light was not installed on the door, it was influenced by the opening direction of the door. Second, when the exit light is attached to the door, the selectivity in the direction that matches the exit light pictogram direction is high. As a result, it was confirmed that the pictogram direction of the exit light influenced the evacuation route selection of the occupants.
Saxena, Shailesh;Khan, Mohammad Zubair;Singh, Ravendra;Noorwali, Abdulfattah
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.11
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pp.345-353
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2021
Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO2. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.
Continuous research efforts are being devoted to unmanned mobile platforms for lunar exploration. There is an ongoing demand for real-time information processing to accurately determine the positioning and mapping of areas of interest on the lunar surface. To apply deep learning processing and analysis techniques to practical rovers, research on software integration and optimization is imperative. In this study, a foundational investigation has been conducted on real-time analysis of virtual lunar base construction site images, aimed at automatically quantifying spatial information of key objects. This study involved transitioning from an existing region-based object recognition algorithm to a boundary box-based algorithm, thus enhancing object recognition accuracy and inference speed. To facilitate extensive data-based object matching training, the Batch Hard Triplet Mining technique was introduced, and research was conducted to optimize both training and inference processes. Furthermore, an improved software system for object recognition and identical object matching was integrated, accompanied by the development of visualization software for the automatic matching of identical objects within input images. Leveraging satellite simulative captured video data for training objects and moving object-captured video data for inference, training and inference for identical object matching were successfully executed. The outcomes of this research suggest the feasibility of implementing 3D spatial information based on continuous-capture video data of mobile platforms and utilizing it for positioning objects within regions of interest. As a result, these findings are expected to contribute to the integration of an automated on-site system for video-based construction monitoring and control of significant target objects within future lunar base construction sites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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