Real-time monitoring and controlling manufacturing process is important because of the unexpected events. When unexpected event like mechanical trouble occurs, prior plan becomes unacceptable and a new schedule must be generated though manufacturing schedule is already decided for order. Regenerating the whole schedule, however, spends much time and cost. Thus automated system which monitors and controls manufacturing process is required. In this paper, we present a system which uses radio-frequency identification and computer vision system. The system collect real-time information about manufacturing conditions and generates new schedule quickly with those information.
지난 1988년 인터넷 웜 사건을 계기로 널리 알려진 버퍼 오버플로우 해킹 기법은 최근까지도 가장 널리 사용되고 있는 해킹 기법이다. 최근 이러한 버퍼 오버플로우 해킹 공격 기법을 방어하기 위한 연구가 계속되었고, Libsafe, Stack guard 등 많은 해결책이 제시되기도 하였다 본 논문에서는 기존 호스트 기반 침입탐지 시스템에서 사용하는 시스템 콜 모니터링 기법을 이용하여 시스템 콜이 발생하는 메모리상의 위치를 확인함으로써 스택 버퍼 오버플로우 해킹 공격을 방지하기 위한 새로운 방어 기법을 제시한다.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.344-351
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2013
Private participation on public infrastructures projects is being promoted by governments of several developing countries, among them Colombia. As a result, several advantages such as service delivery efficiency, technology application and faster execution of the projects have been recognized. Hence, the Colombian Government is looking for schemes that allow the private investment in projects like hospitals, schools, prisons and public edification. In this paper, experiences in PPP from other countries were analyzed and adjusted to the Colombian environment. As a result, a model adapted to Colombia is presented, based on a well-developed case from Spain. The awarding process is defined by economic criteria, previous compliance of minimum technical exigencies. Once the infrastructure is operating, contractual periodical payments will be done, based on the performance of the facility.
Underwater robots operating in constrained underwater environment have requirements for software systems. Firstly, it is necessary to provide reusable common software components for hardware interface of sensors and actuators that are frequently used in underwater robots. Secondly, it is required to support distributed execution environment on multiple embedded controllers. Thirdly, it is need to implement a monitoring system capable of high-speed and large-data transmission for underwater robots operating in an environment where it is difficult to check the robot status. For these requirements, we have designed the layered architecture pattern and applied several design patterns to enhance the reusability and the maintainability of software components, In addition, we overlaid the broker architecture pattern to support distributed execution environments. Finally, we implemented the underwater robot software system using ROS framework based on the software architecture design. In order to evaluate the performance of the implemented software system, we performed an experiment to measure the response time between components and the transmission rate of the monitoring data, and obtained the results satisfying the required performance.
필요한 자원 수를 결정하는 과정은 여러 가지 요인에 따라 달라진다. 자동스케일링은 광범위한 요인에 기초하여 결정하는 메커니즘 중 하나이며 NFV에서 중요한 과정이다. SDN의 출현 이후 네트워크가 클라우드로 전환되고 있기 때문에, 앞으로 더 나은 자원 관리 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해; 네트워크 기능의, 하이퍼스레딩 오버헤드, 요청 수, 실행 시간 등의 요인에 따라 VNFM이 가상 시스템 리소스를 자동 스케일링할 수 있는 솔루션을 제안한다. 하이퍼스레드 가상 코어가 물리적 코어처럼 완전히 작동하지 않는다는 것은 알려진 사실이다. 또한, 다양한 코어의 유형이 다르기 때문에 코어 수를 계산하는 프로세스는 정확하고 정밀하게 측정할 필요가 있다. 플랫폼 독립성은 API를 통해 모니터링 마이크로서비스 솔루션을 제안함으로써 달성된다. 따라서 본 논문에서는 오토스케일링 애플리케이션과 모니터링 마이크로 서비스를 사용하여 네트워크의 기준을 충족하기 위해 리소스 프로비저닝 프로세스를 강화하는 메커니즘을 제안한다.
Ouni, Ridha;Zaidi, Monji;Alsabaan, Maazen;Abdul, Wadood;Alasaad, Amr
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1337-1362
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2020
Advances in localization-based technologies and the increase in ubiquitous computing have led to a growing interest in location-based applications and services. High accuracy of the position of a wireless device is still a crucial requirement to be satisfied. Firstly, the rapid development of wireless communication technologies has affected the location accuracy of radio monitoring systems employed locally and globally. Secondly, the location is determined using standard complex computing methods and needs a relatively long execution time. In this paper, two geolocalization techniques, based on trigonometric and CORDIC computing processes, are proposed and implemented for Bluetooth-based indoor monitoring applications. Theoretical analysis and simulation results are investigated in terms of accuracy, scalability, and responsiveness. They show that the proposed techniques can locate a target wireless device accurately and are well suited for timing estimation.
In order to improve productivity and efficiency of ship production process, production technology converged with Information Technology can be considered. Mid-term scheduling based on long-term schedule of ship building and execution planning based on short-term production schedule have an important role in ship production processes and techniques. However, data used in the scheduling are from the experiences of the past, cognitive, and often inaccurate, moreover the updates of the data by formatted documents are not being performed efficiently. This paper designs the tracking and monitoring system for the curved plates forming process with shop level. At first step to it, we redefine and analyze the curved plates forming process by using SysML. From the definition and analysis of the curved plates forming process, we design the system with respect to operational view considering operational environment and interactions between systems included and scenario about operation, and with respect to system view considering functionalities and interfaces of the system. In order to study the feasibility of the system designed, a prototype of the system has been implemented with 13.56 MHz RHD hardware and application software.
원전 감시, 공정 제어, 주식 시장 관리 및 통신 데이터 관리 등은 시간 개념을 갖는 데이터의 관리와 효율적인 데이터 처리를 위한 능동적 규칙 처리 기능을 동시에 필요로 한다. 그 동안 능동 데이터베이스 시스템에 시간 개념 지원을 확장하려는 연구소들은 다소 있었지만 시간지원 데이터베이스를 바탕으로 한 능동 데이터베이스에 관한 연구는 아직 많지 않다. 더욱이 실제 응용분야에 적용시키려는 노력은 찾아보기 어렵다. 이 논문은 이원시간지원 데이터베이스에 바탕을 둔 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템에서의 능동적 시간지원 규칙 모델을 제시하였다. 아울러 제시된 규칙모델에 의한 규칙언어와 실행의미를 설명하고 원전 감시 시스템에 대한 적용 예를 보여주었다.
Although the object detection accuracy with still images has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the object detection problem with video data remains as a challenging problem due to the real-time requirement and accuracy drop with occlusion. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment. First, we determine a motion, from a video data obtained from a tilted-down-view camera, based on the average size of each pig at each location with the training data, and extract key frames based on the motion information. For each key frame, we then apply YOLO, which is known to have a superior trade-off between accuracy and execution speed among many deep learning-based object detectors, in order to get pig's bounding boxes. Finally, we merge the bounding boxes between consecutive key frames in order to reduce false positive and negative cases. Based on the experiment results with a video data set obtained from a pig farm, we confirmed that the pigs could be detected with an accuracy of 97% at a processing speed of 37fps.
Pigs' aggressive behavior represents one of the common issues that occur inside pigpens and which harm pigs' health and welfare, resulting in a financial burden to farmers. Continuously monitoring several pigs for 24 hours to identify those behaviors manually is a very difficult task for pig caretakers. In this study, we propose a lightweight video-based approach for monitoring pigs' aggressive behavior that can be implemented even in small-scale farms. The proposed system receives sequences of frames extracted from an RGB video stream containing pigs and uses MnasNet with a DM value of 0.5 to extract image features from pigs' ROI identified by predefined annotations. These extracted features are then forwarded to a lightweight LSTM to learn temporal features and perform behavior recognition. The experimental results show that our proposed model achieved 0.92 in recall and F1-score with an execution time of 118.16 ms/sequence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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