A grid based physically distributed model analyzes rainfall-runoff using physical parameters and grid-typed spatial and hydrological data. This study have developed a real time runoff modelling system using GRM RT(Grid based Rainfall-runoff Model Real Time) which is a real time flow analysis module in GRM, a grid based physically distributed rainfall-runoff model. Weather radar data received in real time are calibrated by using real time AWS from Korea Meteorological Administration(KMA), and they are applied to real time runoff modeling. And the runoff model is calibrated by using observed discharges from a water level gauge in real time. This study have designed and implemented the databases necessary to construct the real time runoff modelling system, and established the process of a real time runoff modelling. And the performances of the developed system have been evaluated. The system have been applied to Nerinheon watershed located in the upstream of Soyanggang Dam and the application results are evaluated.
In computer-mediated idea generation where contributions can be anonymous, the ability to accurately monitor performances is limited, inducing social loafing. Prior research has suggested that social loafing is likely an important factor in reducing task performance. Researchers have theorized that loafing could be minimized if clear performance feedback is provided. Our prior study evidences a substantial performance gain by the provision of real time performance information about who is contributing and who is not. However, our prior study incorporated the quantity feedback only to create a larger pool of ideas based on the long-standing assumption (i.e., quantity breeds quality), not considering the quality feedback. As a result, taking advantage of anonymity in the form of pseudonymity, individuals in almost all groups exhibited a tendency of self-presentation by capitalizing on ideas of which quality was low and even frivolous (i.e., junk comments) toward the later stages of the session. Thus, we have learned that the quantity performance feedback alone does not have enough restrictiveness to consistently control the performance behavior throughout the session. Since a process chart allows participants to monitor process variation by comparing new performance data to past performance data, we incorporated real-time visual process performance feedback to reveal performance histories by connecting the sequence of idea quality scores in a time-series format. Using this environment, a laboratory experiment was conducted with five-member groups that examined the influence of both identifiability (i.e., anonymity versus pseudonymity) and process performance feedback (i.e., yes or no) in a $2{\times}2$ factorial design. The result showed that groups in the process performance feedback treatment outperformed groups in the no feedback treatment. Additionally, process performance feedback and identifiability interacted such that groups in the process performance feedback/pseudonymity treatment had the highest performance. The implications of these findings for future research, as well as the implications for the design of group idea generation procedures are discussed.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.3
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pp.992-999
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2000
Textile dimension inspection is one of the basic issues in the textile dyeing and finishing industry. And also, it a plays an important role in the quality control of total fabric products. In this paper, we implement a real-time textile dimension inspection system which detects various real defects, defects positions of textile and the density of textiles. The proposed method consists of textile density measurement algorithms with zone-occurrence features from subband image which detect various types of real defects. The performance of the proposed method is tested with a number of real textile samples with 10 types of defects and three basic structures of textile. By the dimension inspection of textile at continuous stages in the fabrication process, it is possible to measure the density of textile up to 150m/min and to detect the defect of textile at real time within $\pm$1% error percentages. And also it can be monitored the condition of textile throughout at all the significant working process and can be improved textile quality.
Monitoring is used to see if a real-time system provides a service on time. Generally, monitoring for real-time focuses on investigating the current status of a real-time system. To support a stable performance of a real-time system, it should have not only a function to see the current status of real-time process but also a function to predict executions of real-time processes, however. The legacy prediction model has some limitation to apply it to a real-time monitoring. First, it performs a static prediction after a real-time process finished. Second, it needs a statistical pre-analysis before a prediction. Third, transition probability and data about clustering is not based on the current data. We propose the execution prediction model based on learning algorithm to solve these problems and apply it to real-time monitoring. This model gets rid of unnecessary pre-processing and supports a precise prediction based on current data. In addition, this supports multi-level prediction by a trend analysis of past execution data. Most of all, We designed the model to support dynamic prediction which is performed within a real-time process' execution. The results from some experiments show that the judgment accuracy is greater than 80% if the size of a training set is set to over 10, and, in the case of the multi-level prediction, that the prediction difference of the multi-level prediction is minimized if the number of execution is bigger than the size of a training set. The execution prediction model proposed in this model has some limitation that the model used the most simplest learning algorithm and that it didn't consider the multi-regional space model managing CPU, memory and I/O data. The execution prediction model based on a learning algorithm proposed in this paper is used in some areas related to real-time monitoring and control.
Fieldbus is the real-time communication network for process control and manufacturing automation systems. IEC/ISA fieldbus was proposed as an international standard of fieldbus network. This protocol is operated on the basis of token-passing and scheduling mechanism. In this paper, we analyze the performance characteristics of the 1996 version of IEC/ISA fieldbus systems.
This paper presents an open architecture controller (OAC) for machining systems and describes the OAC testbed at Seoul National University. Because our OAC is designed for fully open systems, it does not depend on any specific hardware or software components. This openness includes software reusability which enables integration of a wide range of monitoring and control features. In addition to openness, our OAC system provides guaranteed real-time performance, an important requirement for advanced manufacturing.
Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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1986.10a
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pp.186-190
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1986
This paper describes a way of implementing the segmentation of 128*128 pixel images to be used as the inputs. to a real-time automatic video tracker. The suggested method uses the lowest valley-value of the computed intensity historgram with 16 levels. This method improves smoothing effects and also significantly reduces hardware requirements. Entire segmentation process is caried out in 10msec thus making a real time application possible.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.5
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pp.108-116
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1995
A tension control strategy for a multi-span web transport system is proposed. This strategy is developed by using the tension transfer phenomena in multi-span systems. The performance of this control strategy is compared with that of an existing control strategy through a computer simulation. A real-time software is designed based on the proposed tension control stration of master speed drive in tension control is demonstrated.
A number of process algebras are not well suitable for real-time navigation/delivery systems due to the following reasons: 1) lack of representation of process distributivity over some geographical space and 2) the indistinction of representation of process mobility from process distributivity over the space. To make the process algebra suitable to the systems, it seems to be necessary to separate the space representation from the mobility representation. This paper presents a formal method for this purpose, namely, Calculus of Abstract Real-Time Distribution, Mobility, and Interaction (CARDMI). For analysis and verification of behavioral properties, CARDMI defines a set of the spatial, temporal and the interactive deduction rules and a set of equivalence relations. The rules and equivalences can be abstracted hierarchically due to the spatial abstraction, too. CARDMI can be applied to virtual navigation/delivery system for contents, too.
Jo, Sung-Ho;Chang, Tai-Woo;Shin, Ki-Tae;Na, Hong-Bum;Park, Jin-Woo
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.4
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pp.75-90
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2009
Improvement of productivity and efficient process management need to define the problem of the previous work. If it takes long time to gather necessary information, it becomes difficult to continuously manage processes to satisfy customers' needs and to enhance business efficiency. This paper proposes methods and a context awareness system for decision making to solve problems originated in management of manufacturing process through real-time information acquisition. We implement the context awareness by suggesting decision logics that automatically classify works with acquired information. And we also implement a system for case study which makes workers recognize problems and notifies instructions to them. Consistency between real object and stored data and continuous process monitoring with this system could find inefficient resources or delayed works, resolve them and improve processes efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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