KSLV-l의 탑재 시스템은 발사 전부터 발사 후 임무 종료 시까지 발사체 및 탑재위성에 대한 각종동작상태 및 특성에 관한 제반자료를 원격측정 지상국시스템으로 전송한다. 원격측정 지상국시스템의 안테나시스템은 이러한 원격측정신호를 실시간으로 획득한 후 자료 처리시스템으로 공급하고, 자료처리시스템은 수신한 텔레메트리 데이터를 처리.저장한 후 임무진행자들에게 분배하여 발사 진행시 발사임무진행을 위한 판단자료로 활용하도록 한다. 본 논문에서는 KSLV-1 으로부터 텔레메트리 신호를 수신한 후 효율적이고 안정적인 데이터처리과정을 위한 최적의 자료처리시스템의 구성 및 기능을 제시하였다.
본 연구에서 개발된 시스템의 일차적인 목적은 지반조사에 사용될 3차원 탄성파 자료처리시스템으로써, 저렴한 환경의 시스템을 구축하기 위해 Linux 환경의 PC를 기반으로 개발되었다. 기본적인 자료처리 모듈들은 2차윈 탄성파 자료처리에 널리 사용되고 있는 SU(Seismic Unix)를 기반으로 하였으며, 3차원 지반조사에 적합하도록 추가적인 자료처리 모듈들이 개발되었다. 이러한 자료처리 모듈들을 이용하여 구축된 시스템은, 처리과정 중에 사용자가 쉽게 QC (Quality Control)를 할 수 있도록 GUI (Graphic User Interface)환경으로 설계되었으며, 이를 구현하기 위해 최근 Linux용 어플리케이션 개발에 보편적으로 쓰이는 GTK (Gimp Tool Kit)가 사용되었다.
This paper deals with expert system for power system fault restoration and accompanying numerical data processing. Nowadays, expert system which is a branch or artificial intelligence expands its application area to many fields. And it requires computer language for A.I. to be versatile. Expert system for power system handles numerous numerical data and language for A.I. has its deficiency in numerical data processing. However some recent version of the A.I. language rind ways of overcoming this dilemma by giving the way or linking conventional algorithmic languages to them. This study presents numerical data processing routines described in Turbo prolog which is run in IBM PC and linking numerical data processing routines written in Turbo C to Turbo prolog.
일반적으로 초고속 네트워크에서 실행되는 분산 시스템의 데이터 전달처리 효율은 시스템 구조 및 데이터의 전달처리 시스템에 의존한다. 분산 환경을 이용한 실시간 분산 시뮬레이션 시스템은 데이터전달처리의 실시간성과 시스템의 신뢰성 보장을 위하여 데이터 전달처리 시스템에 의하여 요구된 성능을 만족하고자 하였다. 그러나 실시간 시뮬레이션 시스템에 적용된 클라이언트/서버 기반의 데이터 전달처리 시스템은 시스템의 안정성 및 시스템의 변경에 따른 확장성과 유지보수성 확보가 어려웠다. 따라서 기존의 데이터 전달처리 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 새로운 데이터 전달처리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 실시간 시뮬레이션 시스템을 분석하여 시스템 개선방향을 제시하고, 시스템 확장성, 상호운용성, 재사용성 및 유지보수성을 위하여 소프트웨어 디자인 패턴을 적용한 새로운 실시간 데이터 전달처리 시스템을 제안한다.
The data-flow paradigm has been employed in various application areas. It is particularly useful where large data-streams must be processed, for example in video and audio processing, or for scientific visualization. A video-based 3D reconstruction system should process multiple synchronized video streams. The system exhibits many properties that can be targeted using a data-flow approach that is naturally divided into a sequence of processing tasks. In this paper we introduce our concept to apply the data-flow approach to a multi-video 3D reconstruction system.
In this paper, we introduce the performance test results of digital data processing system for KVN (Korean VLBI Network). The digital data processing system for KVN consists of DAS (Data Acquisition System) and high-speed recorder which called Mark5B system. DAS system performs the digitalization of analog radio signal through ADS-1000 gigabit sampler with 1 Gsps/2-bit and process the digital filtering of digital signal. Mark5B system records the output data of DFB (Digital Filter Bank) with about 1 Gbps. In this paper, we carried out the preliminary evaluation experiments of the KVN digital data processing system connected between DAS system and Mark5B with VSI (VLBI Standard Interface) interface which is designed for compatible in each VLBI system. We first performed all of the KVN digital data processing system connected by VSI interface in the world. In factory inspection phase, we found that the DAS system has a memory read/write error in DSM (Digital Spectrometer) by analyzing the recorded data in Mark5B system. We confirmed that the DSM memory error has been correctly solved by comparing DSM results with Mark5B results. The effectiveness of KVN digital data processing system has been verified through the preliminary experiments such as data transmission, recording with VSI interface connection and data analysis between DSM and Mark5B system. In future work, we will perform the real astronomical observation by using the KVN 21m radio telescopes so as to verify its stability and performance.
In this study, radar data integrating and processing systems were designed for the data processing of various information from many kinds of radar in a single data processing system. The characteristics of the data integrating system were analyzed by the system simulation with the queueing theory. The designed data integrating systems can be divided into a centralized and a distributed type. In the system structure, we used UNIX message que as the real time processor and the queueing theory for the performance evaluation of the information flow in the systems. For the analysis of the performance of inforamtion flow in both models, queueing theory was applied to and implemented with the simulation package, OPNET system and C language. From the simulation result we could understand the system factors which effect the system performance and characteristics on the data processing.
Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
ROCSAT-2 mission is to daily image over Taiwan and the surrounding area for disaster monitoring, land use, and ocean surveillance during the 5-year mission lifetime. The satellite will be launched in December 2003 into its mission orbit, which is selected as a 14 rev/day repetitive Sun-synchronous orbit descending over (120 deg E, 24 deg N) and 9:45 a.m. over the equator with the minimum eccentricity. National Space Program Office (NSPO) is developing a ROCSAT-2 Image Processing System (IPS), which aims to provide real-time high quality image data for ROCSAT-2 mission. A simulated ROCSAT-2 image, based on Level 1B QuickBird Data, is generated for IPS verification. The test image is comprised of one panchromatic data and four multispectral data. The qualification process consists of four procedures: (a) QuickBird image processing, (b) generation of simulated ROCSAT-2 image in Generic Raw Level Data (GERALD) format, (c) ROCSAT-2 image processing, and (d) geometric error analysis. QuickBird standard photogrammetric parameters of a camera that models the imaging and optical system is used to calculate the latitude and longitude of each line and sample. The backward (inverse model) approach is applied to find the relationship between geodetic coordinate system (latitude, longitude) and image coordinate system (line, sample). The bilinear resampling method is used to generate the test image. Ground control points are used to evaluate the error for data processing. The data processing contains various coordinate system transformations using attitude quaternion and orbit elements. Through the qualification test process, it is verified that the IPS is capable of handling high-resolution image data with the accuracy of Level 2 processing within 500 m.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.278-288
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2021
Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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