This paper describes the simulation study which estimates the container crane efficiency in container terminal. In most simulation studies, it is assumed that container cranes are available at any time. Though the failures of container cranes don't occur often, they are very serious problems on terminal efficiency. As usual, the failures of container crane cause arrived ships to delay the departure time. In this study, a queueing simulation model for container terminal, which focuses on the failures of container cranes, is designed. The simulation approach appears to be the most appropriate one because it allows to avoid the usual exponential assumption on interarrivals of ships and service times of container cranes. Using the developed model, we tested the efficiency of container cranes considering failures with a real system size and performed the simulation experiment on real container terminal to validate the developed simulation model. The results of simulation experiment were analyzed using output statistics, which include the waiting times of vessels and yard tractors, the utilization for container cranes, and the berth occupancy rates.
Shinhye Moon;Sang-Young Park;Seunggwon Jeon;Dae-Eun Kang
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제41권2호
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pp.61-78
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2024
This study developed a real-time spacecraft pose estimation algorithm that combined a deep learning model and the least-squares method. Pose estimation in space is crucial for automatic rendezvous docking and inter-spacecraft communication. Owing to the difficulty in training deep learning models in space, we showed that actual experimental results could be predicted through software simulations on the ground. We integrated deep learning with nonlinear least squares (NLS) to predict the pose from a single spacecraft image in real time. We constructed a virtual environment capable of mass-producing synthetic images to train a deep learning model. This study proposed a method for training a deep learning model using pure synthetic images. Further, a visual-based real-time estimation system suitable for use in a flight testbed was constructed. Consequently, it was verified that the hardware experimental results could be predicted from software simulations with the same environment and relative distance. This study showed that a deep learning model trained using only synthetic images can be sufficiently applied to real images. Thus, this study proposed a real-time pose estimation software for automatic docking and demonstrated that the method constructed with only synthetic data was applicable in space.
This paper describes on the real-time monitoring of dredging information for grab bucket dredger equipped with winch control sensors and differential global positioning system(DGPS) using electronic chart display and information system(ECDIS). The experiment was carried out at Gwangyang Hang and Gangwon-do Oho-ri on board M/V Kunwoong G-16. ECDIS system monitors consecutively the dredging's position, heading and shooting point of grab bucket in real-time through 3 DGPS attached to the top bridge of the dredger and crane frame. Dredging depth was measured by 2 up/down counter fitted with crane winch of the dredger. The depth and area of dredging in each shooting point of grab bucket are displayed in color band. The efficiency of its operation can be ensured by adjusting the tidal data in real-time and displaying the depth of dredging on the ECDIS monitor. The reliance for verification of dredging operation as well as supervision of dredging process was greatly enhanced by providing three-dimensional map with variation of dredging depth in real time. The results will contribute to establishing the system which can monitor and record the whole dredging operations in real-time as well as verify the result of dredging quantitatively.
유비쿼터스 환경에서 발생하는 실시간 데이터스트림의 처리 및 관리에 대한 요구사항이 증가되고 있다. 특히 인터넷 보안, 공장 자동화 기기설비 관리 등에서 발생하는 데이터스트림은 대용량 데이터가 실시간으로 발생하는 특징을 가지고 있어 이를 처리하기 위한 특화된 DSMS의 저장관리자의 개발이 요구된다. Coral8과 같은 기존의 DSMS의 경우 일반적인 데이터스트림의 처리가 가능 하지만 초당 10만 건 이상의 대용량의 실시간 데이터스트림이 발생하는 특수한 상황의 경우 이에 대한 처리 성능이 부족하며, 이에 대한 저장이 불가능하다. 관련 분야에서 일반적으로 사용되는 오라클10g의 경우 저장, 관리 성능은 우수하지만 실시간 데이터스트림 처리에 대한 고려가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 삼성전자, 하이닉스, HP 등에 반도체, LCD 제조공장의 생산 기계에서 발생하는 대용량 데이터스트림을 실시간 압축 저장이 가능한 DSMS 저장관리자를 설계 및 구현하였다. 본 문에서는 시스템의 구조 및 주요 컴포넌트에 대해 설명하며, 관련시스템과 비교 평가를 통해 제안 시스템의 우수성을 보인다.
최근 문화공연은 전통적인 공연예술의 틀을 벗어나 여러 장르를 도입하여 새로운 문화콘텐츠를 만들고 있으며, 특히 무대를 갖는 공연에는 영상예술과 첨단기술을 이용한 이색적인 공연이 나타나고 있다. 그 중에서도 무대 공연은 소리를 이용한 퍼포먼스가 행해지는 공연 같은 경우, 소리를 재해석하여 영상과 결합시킨 실험적인 공연이 나타나고 있다. 하지만 아직 대중 공연예술에서는 실시간 소리에 따라 영상을 시각화하는 과정이 자동화 되지 않고 있다. 이 경우 연주자와 관객이 즉흥적으로 내는 소리를 실시간으로 보여줄 수 없기 때문에 영상과 관객, 그리고 공연자의 상호교류가 이루어질 수 없다. 본 논문에서는 공연영상을 위한 실시간 사운드 시각화(Real-time sound visualization)를 실험함으로써 즉흥적인 공연 환경과 소통하는 영상 시각화를 제안한다. 영상 시각화는 공연예술에서 사용되는 악기 중 현악기를 중심으로 한다. 미디 환경을 기반으로 하는 맥스엠에스피/지터(MaxMSP/Jitter)를 이용하여 사운드 신호에 따른 영상 제어 시스템을 구축하고 코르그 나노 컨트롤(Korg Nano Kontrol) 기기를 활용하여 영상을 실험 및 제어한다. 이를 통해 공연 환경에 따라 미묘하게 달라지는 공연자의 감정과 박자감 그리고, 공연자의 행태에 따라 즉흥적으로 변화하는 실시간 인터랙티브 영상을 확인할 수 있다.
We have experimented an actual solar water heating system acquiring real data for one year period. On the basis of the operation data, it is necessary to predict the system performance such as collector efficiency and solar fraction, and to analyze the economical efficiency for system optimal design. To estimate the performance of actual systems through simulation, valid modelling for components consisting of the system should be accompanied. The present study is focused on the modelling for load patterns and operating control conditions. We proposed two load models: concentration model which gathers real loads as a meaningful group and distribution model which disperses real loads with time. If grouping of the load distribution is suitable, the predicted values by the concentration model approaches to those by the distribution model close to actual load pattern apparently. As a result, both of them are in good agreement with those by experiment.
This paper uses a recursive least squares method to estimate the projectile motion trajectory of an object in real time. The equations of motion of the object are obtained considering the air resistance which occurs in the actual experiment environment. Because these equations consider air resistance, parameter estimation of nonlinear terms is required. However, nonlinear recursive least squares estimation is not suitable for estimating trajectory of projectile in that it requires a lot of computation time. Therefore, parameter estimation for real-time trajectory prediction is performed by recursive least square estimation after using Taylor series expansion to approximate nonlinear terms to polynomials. The proposed method is verified through experiments by using VICON Bonita motion capture system which can get three dimensional coordinates of projectile. The results indicate that proposed method is more accurate than linear Kalman filter method based on the equations of motion of projectile that does not consider air resistance.
This research is concerned with the development of a real-time adaptive PPF controller for the active vibration suppression of smart structure. In general, the tuning of the PPF controller is carried out off-line. In this research, the real-time learning algorithm is developed to find the optimal filter frequency of the PPF controller in real time and the efficacy of the algorithm is proved by implementing it in real time. To this end, the adaptive algorithm is developed by applying the gradient descent method to the predefined performance index, which is similar to the method used popularly in the optimization and neural network controller design. The experiment was carried out to verify the validity of the adaptive PPF controller developed in this research. The experimental results showed that adaptive PPF controller is effective for active vibration control of the structure which is excited by either impact or harmonic disturbance. The filter frequency of the PPF controller can be tuned in a very short period of time thus proving the efficiency of the adaptive PPF controller.
Methods of discharging each graded agricultural product are divided into two according to the type of feeding. One is based on feeding objects using a series of specially designed holders mounted with an equal interval. The other is randomly feeding objects while being isolated without a specific interval. In this paper, a real time simultaneous discharge algorithm, which is good for objects randomly fed individually and for multi-objects located along a series of discharge buckets, was developed. And the developed algorithm was implemented to the controller and the performance was verified using the system developed for dried mushrooms. The discharge system used for the experiment was composed of a variable speed conveyor, a series of double channel bucket mounted along both sides of the conveyor, and a series of air nozzles and optic sensors. Developed algorithm worked perfectly and could be directly used for automatic discharge system for randomly feeding agricultural products.
The wavelet packet transform has been applied for QRS detection with squaring, window integration, and impulse filter techniques to cut down the false detection of QRS complex. This real time QRS detection has been performed on Simulink and Matlab. The correct QRS detection rates have reached to 99.75% in the experiment with 15 sets of ECG data from European ST-T database which are kept in Physionet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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