Abstract:
본 발명은 사물 인터넷 플랫폼에 관한 것으로, 사물 인터넷 장치로부터 장치 생성 정보를 수신하여 상기 사물 인터넷 장치와의 연결을 설정하는 장치 관리부, 상기 사물 인터넷 장치를 서비스 장치로 추상화하고, 상기 서비스 시나리오에 따라 상기 사물 인터넷 장치를 제어하는 서비스 관리부 및 상기 장치 관리부, 상기 서비스 관리부, 상기 사물 인터넷 장치에 관한 데이터를 생성 및 저장하는 데이터 관리부를 포함하는 미들웨어 및 상기 서비스 장치에 대한 상기 서비스 시나리오를 생성하는 스크립트 에디터를 포함한다.
Abstract:
본 발명은 추적하고자 하는 대상 물체에서 송출되는 무선 신호의 세기를 복수의 고정 노드에서 수신하고, 수신된 이동 노드에 대한 신호 세기에 기초하여 대상 물체의 위치를 파악하고 또한 카메라를 이용하여 대상 물체의 위치를 결정할 수 있도록 하는 위치 추적 시스템 및 위치 추적 장치에 관한 것이다. 대상 물체에서 송출되는 무선 신호의 신호 세기와 카메라를 이용함으로써, 한정된 공간 영역 내에서의 정확히 대상 물체의 위치를 파악할 수 있고, 대상 물체의 위치의 이동 경로를 영상을 포함하여 파악할 수 있는 장점을 제공한다.
Abstract:
PURPOSE: A position tracking system and a position tracking apparatus are provided to verify the position of a target object based on the strength of a signal with respect to mobile nodes and to determine the position of the target object using a camera. CONSTITUTION: A position tracking system includes mobile nodes(100), a plurality of fixed nodes(200), cameras(300), and a base station(400). The mobile nodes transmit wireless signals. The fixed nodes measure the strength of the wireless signals and transmit the measured strength of the signals. The cameras photograph images from the mobile node. The base station receives the measured strength of the signals from the fixed nodes and determines the position of the mobile nodes. The base station receives and stores the images from the camera according to the determined position of the mobile nodes.
Abstract:
The present invention relates to a performance analysis method and performance analysis apparatus for at least one execution unit. The performance analysis method comprises the steps of: (a) loading task graph information including dependency between tasks; (b) selecting a task on the task graph, based on a specified priority; (c) calculating an execution time boundary of the selected task using the mapping relationship of the selection task to at least one execution unit, and the dependency between the tasks; and (d) repeating the step (b) and the step (c) for the remaining tasks on the task graph. By using the present invention, performance can be predicted at high speed in consideration of various scheduling types in a variety of embedded systems. [Reference numerals] (AA) A:= Task graph set; (BB) Q:= Order list of tasks aligned in the descending order of priority without breaking the dependency of an ancestor-descendant order of a task graph; (CC) S: Complete queue of a task (Task group in which minimum and maximum values are calculated); (S100) Start; (S200) Read a task graph set(A); (S300) Set Q; (S500) Calculate the execution time boundaries of all tasks; (S600) Execution time of at least one task is changed?; (S700) End