Recently, with the ever-increasing complexity of industrial robot systems, it has been greatly attention to adopt a multi-core based motion controller with high cost-performance ratio. In this paper, we propose a software architecture that aims to utilize the computing power of multi-core processors. The key concept of our architecture is to use shared memory for the interplay between threads running on separate processor cores. And then, we have integrated our proposed architecture with an industrial standard compliant IDE for automatic code generation of motion runtime. For the performance evaluation, we constructed a test-bed consisting of a motion controller with Preempt-RT Linux based dual-core industrial PC and a 3-axis industrial robot platform. The experimental results show that the actuation time difference between axes is 10 ns in average and bounded up to 689 ns under $1000{\mu}s$ control period, which can come up with real-time performance for industrial robot.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.51-57
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2017
Digital signage is becoming part of daily life across a wide range of visual advertisements segments market used in stations, hotels, retail stores, hotels, etc. The current digital signage system used in market is generally works on limited user interactivity with static contents. In this paper, a new approach is proposed using computer vision based dynamic audience adaptive cost-effective digital signage system. The proposed design uses the Camera attached Raspberry Pi Open source platform to employ the real-time audience interaction using computer vision algorithms to extract facial features of the audience. The real-time facial features are extracted using Haar Cascade algorithm which are used for audience gender specific rendering of dynamic digital signage content. The audience facial characterization using Haar Cascade is evaluated on the FERET database with 95% accuracy for gender classification. The proposed system, developed and evaluated with male and female audiences in real-life environments camera embedded raspberry pi with good level of accuracy.
기존의 PC 기반의 데스크탑 환경은 보안, 이동성, 업그레이드 비용 감소 등의 장점으로 인하여 서버 기반의 가상데스크탑 환경으로 바뀌고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 하이퍼바이저를 이용하여 컴퓨터 실습실에 적용 가능한 가상 컴퓨팅 랩 서비스 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한, 서버 팜에 있는 노드들의 전력 소모를 줄이기 위한 전원 스케줄러를 제안하였으며, 이 스케줄러 탑재 시 기존시스템에 비하여 전력 소모량을 대폭 줄일 수 있는 실험 결과를 제시하였다.
국내 교육용 모바일 콘텐츠의 대부분이 영어 등의 외국어 학습용으로 치중되어 있으며, 이동통신사와 교육전문업체가 제휴하여 동영상 등과 같은 콘텐츠를 모바일 단말기에 제공하는 형태가 일반적이다. 최근에는 아이폰, 구글폰 등과 같은 다양한 종류의 스마트 폰의 출시에 따라 교육용 콘텐츠의 모바일 플랫폼이 변화되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 외국어로서의 한국어 학습을 효과적으로 지원하기 위하여 한국어교육용 듣기 교육 콘텐츠를 설계한다. 세부적으로 스마트폰의 개방형 플랫폼인 구글의 안드로이드 OS를 기반으로 콘텐츠가 구현 및 운영될 수 있도록 세부 설계를 수행한다.
수재해 관련 정보를 수집하기 위한 주요 소스로서 위성 정보가 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 NASA SEDAC과 UNISDR(United Nations International Strategy for Disaster Reduction)의 Global Risk Data Platform, UNESCO의 IHP-WINS를 대상으로 메타정보를 구축하는 [글로벌(위성기반) 수재해 관련정보 수집체계]를 구성하였다. 이때 메타정보를 수신/처리하는 역할의 하비스터는 OGC(Open Geospatial Consortium) 표준 WMS(Web Map Service)서비스의 필수 Operation인 GetCapabilities를 통하여 ISO GML을 획득한 후 이를 처리하도록 구성함으로써 여타표준 준수 DataSource에 대한 적응성을 확보하였다. 수집된 메타데이터를 통하여 검색된 정보는 표준 Map Service를 통하여 구글 지도 기반의 시계열 수재해 주제도 정보 서비스와 WebGL기반 3D 수재해 주제도 서비스로 각각 구성되도록 설계하였다. 국내 수재해 현장정보 수집 체계에 있어서는 사진을 포함한 시민의 현장 정보가 지오태깅기술과 동반되어 수재해 플랫폼으로 업로드 되면, 수집된 시계열 정보는 주제별 카테고리로 그룹화 된 후 클러스터링 가시화 기법으로 지도 공간상에 표출되도록 구성하였다. 이때 공신력 있는 공공 데이터(Data.go.kr)의 대피소 등 관련 시설 정보를 동시에 매핑하여 융합서비스 하도록 모색하였다. 본 연구는 전반적으로 웹서비스를 지향하며 전문가, 기관(부처), 교육기관으로 구분된 서비스를 구상하고 있다.
Delchini, Marc-Olivier G.;Swiler, Laura P.;Lefebvre, Robert A.
Nuclear Engineering and Technology
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제53권10호
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pp.3449-3459
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2021
With the increasing availability of high-performance computing (HPC) platforms, uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analyses (SA) can be efficiently leveraged to optimize design parameters of complex engineering problems using modeling and simulation tools. The workflow involved in such studies heavily relies on HPC resources and hence requires pre-processing and post-processing capabilities of large amounts of data along with remote submission capabilities. The NEAMS Workbench addresses all aspects of the workflows involved in these studies by relying on a user-friendly graphical user interface and a python application program interface. This paper highlights the NEAMS Workbench capabilities by presenting a semiautomated coupling scheme between Dakota and any given package integrated with the NEAMS Workbench, yielding a simplified workflow for users. This new capability is demonstrated by running a SA of a turbulent flow in a pipe using the open-source Nek5000 CFD code. A total of 54 jobs were run on a HPC platform using the remote capabilities of the NEAMS Workbench. The results demonstrate that the semiautomated coupling scheme involving Dakota can be efficiently used for UQ and SA while keeping scripting tasks to a minimum for users. All input and output files used in this work are available in https://code.ornl.gov/neams-workbench/dakota-nek5000-study.
Breath analysis using a portable device is better than the classical breath analysis system in terms of installation and operation. There is an increasing need to develop cost-effective equipment for testing gas sensors from the viewpoint of functionalities that can be applied applicable to portable devices. In the present study, an economical gas chamber for in-situ gas measurement is implemented with a single gas chamber without using expensive gas storage and control equipment; the gas response characteristics are analyzed using the above-described chamber. The main features of the implemented gas chamber are simple injection procedure, improved gas diffusion, easy measurement and cleaning, support for low-power mode measurement function for portable devices, and open source platform. Moreover, an analysis of gas response characteristics based on changes in sensor voltage show that the sensitivity and 90% response time are affected by the sensor voltage. Furthermore, the sensitivity graph has an inflection point in a specific range. The gas sensor applied in this study showed fast response speed and high sensitivity for sensor voltages of 3.0-3.5 V, regardless of the concentration of acetone gas, the target gas used in this study.
Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.
The design of a fuel cells stack is important to get optimal output power. This study focuses on the evaluation of fuel cell system for unmaned aerial vehicles (UAVs). Low temperature proton exchange membrane (LTPEM) fuel cells are the most promising energy source for the robot applications because of their unique advantages such as high energy density, cold startup, and quick response during operation. In this paper, a 600 W open cathode LTPEM fuel cell was tested to evaluate the performance and to determine optimal operating conditions. The open cathode design reduces the overall size of the system to meet the requirement for robotic application. The cruise power requirement of 600 W was supported entirely by the fuel cell while the additional power requirements during takeoff was extended using a battery. A peak of power of 900 W is possible for 10 mins with a lithium polymer (LiPo) battery. The system was evaluated under various load cycles as well as start-stop cycles. The system response from no load to full load meets the robot platform requirement. The total weigh of the stack was 2 kg, while the overall system, including the fuel processing system and battery, was 4 kg.
최근 클라우드 컴퓨팅 시대에 접어들면서 분산 컴퓨팅 환경에서의 분산된 자원의 효율적인 검색이 중요하다. P2P(Peer-to-Peer) 네트워크에서 분산된 정보를 검색하기 위해서는 수많은 Peer를 순회하며 정보를 검색하기 때문에 네트워크의 규모 및 네트워크 상태에 따른 시스템의 부하와 많은 검색 시간을 소요하게 된다. JXTA(Juxtapose)는 P2P를 실현하기 위하여 셀 폰, PDA, 서버에 연결되어 있는 PC 등 어떤 다양한 디바이스도 커뮤니케이션 및 상호 협력을 위해 네트워크에 연결될 수 있도록 해 주는 P2P 프로토콜의 오픈 셋이라 할 수 있다. 본 논문에서는 P2P 오버레이 네트워크에서 JXTA를 이용한 효과적인 Peer 탐색 알고리즘을 제안한다. 기존 JXTA의 Peer 탐색 알고리즘은 DHT(Distributed Hashing Tables) 기반의 A Loosely-Consistent DHT 방식을 활용한다. 제안한 Peer 탐색 알고리즘은 WALK_LOOKUP 메시지의 수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄였고, 기존 JXTA-Sim의 Peer 탐색 성공률과 동등한 성능을 보임으로써, 이를 적용하여 향 후 다른 네트워크상에서도 메시지의 수를 줄일 수 있는 최적화 모델을 찾아야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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