Recently, the high speed train was operated and then the train system's reliability requirements are growing more and more. The exact prediction simulation is necessary in the design of power feeding system by the increase of railway electrification. In order to develope the AC feeding system analysis technology, real-time power simulator was manufactured. It is composed to eight channels analog input, forty channels analog output and forty-eight channels digital I/O. The size of simulator rack is 19" and the two I/O boards are installed the PXI chassis built into the real time os. The signal I/O is possible through BNC connector. The test results of manufactured simulator are obtained that the error range of analog I/O signal is below 1 % and simulation condition is set to 1 ms and the simulation output of the analog output compares the results of the simulator.
Object detection techniques based on deep learning such as YOLO have high detection performance and precision in a single channel video stream. In order to expand to multiple channel object detection in real-time, however, high-performance hardware is required. In this paper, we propose a novel back-end server framework, a real-time AI vision platform (RAVIP), which can extend the object detection function from single channel to simultaneous multi-channels, which can work well even in low-end server hardware. RAVIP assembles appropriate component modules from the RODEM (real-time object detection module) Base to create per-channel instances for each channel, enabling efficient parallelization of object detection instances on limited hardware resources through continuous monitoring with respect to resource utilization. Through practical experiments, RAVIP shows that it is possible to optimize CPU, GPU, and memory utilization while performing object detection service in a multi-channel situation. In addition, it has been proven that RAVIP can provide object detection services with 25 FPS for all 16 channels at the same time.
Moving image sharing technology has developed various servers and programs for personal broadcasting. In this paper, we propose the method of transmitting the multiple moving image, including the output channel of external streaming server. It also implements and tests multiple real-time broadcast channel automatic transmission systems that assign multiple output channels to automatic output channels. As a result of the experiment, it is easy to allocate moving image to broadcast channels that are output through the external streaming server's output channels regardless of the size of the streaming server, enabling the management of efficient output channels at the time of transmission of multiple moving image. The moving image can be provided through streaming method regardless of the type of moving image from the moving image provider terminal, and the moving image transmission can be controlled in various ways, including adding and changing channels for which the moving image is sent, and sending delayed to the moving image.
We analyze a voice/data integrated traffic model of the cellular mobile communication system with hybrid guard channels for voice and handoff calls. In a multi-service integrated wireless environment, quality of service guarantee is crucial for smooth transportation of real time information. Real time voice traffic requires a guaranteed upper bounded on both delay and packet error rate, whereas data traffic does not. Voice traffic has high transmission priority over data packets. Thus one of the important problems is the design of admission control schemes which can efficiently accommodate the differential quality of service requirements. In this paper, a hybrid guard channel scheme is considered in which arriving calls are assigned channels as long as the number of busy channels in the cell is below a predetermined first threshold. When the number of busy channels reaches the first threshold, new originating data calls are queued in the infinite data buffer. Then reaches second threshold, only handoff calls are assigned the remaining channels and new originating voice calls are blocked. We evaluate the system by a two-dimensional Markov chain approach and generating function method and obtain performance measures included blocking probability and forced termination probability.
본 논문에서는 움직임 감지를 사용하여 영상 해상도를 자동 제어하는 실시간 다중 카메라 영상 감시 시스템을 구현하였다. 평상시에는 4개 채널의 영상을 QVGA급으로 취득한 후 하나의 VGA급 영상으로 통합하여 전송한다. 움직임이 포착되는 경우에는 해당 채널의 영상을 자동으로 확대하여 VGA급으로 취득한 후 나머지 3개 채널의 영상을 QQVGA급으로 줄여서 오버레이한다. 이를 통하여 모든 채널의 영상을 놓치지 않으면서도 전송 대역폭을 늘리지 않고 움직임이 포착된 채널을 확대하여 감시할 수 있다. 0.18 um 공정에서 합성한 최대 동작 주파수는 110 MHz로서 이론상으로 4개의 HD급 카메라를 지원할 수 있다.
연속매체(Continuous Media : CM)와 같은 데이터를 온라인으로 상영해야 하는 멀티미디어 시스템에서는 연속매체의 시간제약성을 만족시켜 줄 수 있는 실시간 디스크 스케줄링 기법이 요구되며 이를 통해 상영중인 CM 스트림(stream)의 끊김현상(hiccup)을 막을 수 있다. 이런 디스크 스케줄링을 위해 주기성을 가지는 프리팻칭(prefetching) 기법이 널리 쓰이고 있으며, 이는 연속매체가 상당기간 동안 계속 상영된다는 특성에 기반한 것이다. 본 논문에서도 효과적인 디스크 프리팻칭을 위해, 정시도착채널이란 실시간 디스크 채널을 이용한 스케줄링 기법을 제안한다. 이런 디스크 채널의 생성을 위해 bulk-SCAN 기법이 사용되며 유연한 채널 할당을 위해 실시간 알고리즘인 EDF(earliest-deadline-first) 알고리즘이 이용된다. 제안한 기법은 기존 방법에서와 같이 끊김현상 없는 상영을 제공함은 물론이고, I/O 처리율과 서비스 응답시간 면에서 우수성을 가진다. 논문에서는 이런 성능상의 장점을 시뮬레이션을 통해 보인다.
In real-time communication services, delay constraints are among the most important QoS (Quality of Service) factors. In particular, it is difficult to guarantee the delay requirement over wireless channels, since they exhibit dynamic time-varying behavior and even severe burst-errors during periods of deep fading. Channel throughput may be increased, but at the cost of the additional delays when ARQ (Automatic Repeat Request) schemes are used. For real-time communication services, it is very essential to predict data deliverability. This paper derives the delay distribution and the successful delivery probability within a given delay budget using a priori channel model and a posteriori information from the perspective of queueing theory. The Gilbert-Elliot burst-noise channel is employed as an a Priori channel model, where a two-state Markov-modulated Bernoulli process $(MMBP_2)$ is used. for a posteriori information, the channel parameters, the queue-length and the initial channel state are assumed to be given. The numerical derivation is verified and analyzed via Monte Carlo simulations. This numerical derivation is then applied to a rate control scheme for real-time video transmission, where an optimal encoding rate is determined based on the future channel capacity and the distortion of the reconstructed pictures.
본 논문에서는 파형 코우딩 방식에 속하는 ADPCM을 NEC 7720 DSP를 사용하여 간단하고 성능이 우수하며 유연성 (flexibility)이 뛰어난 ADPCM cosec을 실시간 구현을 하였다. ADPCM 알고리듬은 적응 양자기와 1차의 고정예측기를 사용하였으며 프로그램을 최적화하여 하나의 NEC 7720으로 4 채널을 동시에 부호화 또는 복호화 할 수 있도록 하였다. 실제 전화음성과 RC 정형 Gaussian 잡음 및 1004Ht 정현파를 사용한 컴퓨터 시뮬레이tus으로부터 NEC 7720의 연산 정확도를 조사하였으며, SNR 및 청각조사로 부터 알고리듬 수행에 필요한 값들을 결정하였다. NEC 7720의 소프트웨어는 real-time hardware emulator로 실시간 동작을 확인하였는데 부호기에서 1샘플을 부호화하는데 최대 23. 25μs가 걸리고 4 채널을 모두 부호화하는데 113.5μs가 필요하였으며, 복호기에서는 각각 24. 75μs와 119. 5μs가 소요되었다.
The use of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels has gained significant attention due to their potential to provide continuous and real-time data at a low cost. However, the accuracy and reliability of these sensors in real-world scenarios are not well understood. This study aims to compare the performance of low-cost IoT sensors in the laboratory and real-world conditions to evaluate their accuracy and reliability. Firstly, a low-cost IoT sensor was integrated with an IoT platform to acquire real-time flow rate data. The IoT sensors were calibrated in the laboratory environment to optimize their accuracy, including different types of low-cost IoT sensors (HC-SR04 ultrasonic sensor & YF-S201 sensor) using an open channel prototype. After calibration, the IoT sensors were then applied to a real-world case study in the Dorim-cheon stream, where they were compared to traditional flow measurement methods to evaluate their accuracy.The results showed that the low-cost IoT sensors provided accurate and reliable flow rate data under laboratory conditions, with an error range of less than 5%. However, when applied to the real-world case study, the accuracy of the IoT sensors decreased, which could be attributed to several factors such as the effects of water turbulence, sensor drift, and environmental factors. Overall, this study highlights the potential of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels and provides insights into their limitations and challenges in real-world scenarios.
The hydraulic loading system real-time simulator using a PC and I/O interface board is developed to simulate the dynamic characteristics of hydraulic loading system in real time. The simulator receives the digital on-off control signals generated by the operator through the D/I channels, updates the state and output variables of the hydraulic loading system responding to the input signals and draw the moving pictuters of the lift cylinder, lift arm and loading box on the PC monitor in real time. Also, the operator can observe the displacement and pressure of cylinder, the rotatinal angle, reaction force, and safety factors of lift arm representing the operation of hydraulic loading system through the PC monitor in real time. The real-time simulator can be a very useful tool to design industrial dynamic systems and feel the goodness of the system operation since the operator can observe the moving pictures of the operating system in real time as he operates the real time simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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