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A Human Movement Stream Processing System for Estimating Worker Locations in Shipyards

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.13 No.4 (2021.11)바로가기
  • 페이지
    pp.135-142
  • 저자
    Dat Van Anh Duong, Seokhoon Yoon
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A403650

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Estimating the locations of workers in a shipyard is beneficial for a variety of applications such as selecting potential forwarders for transferring data in IoT services and quickly rescuing workers in the event of industrial disasters or accidents. In this work, we propose a human movement stream processing system for estimating worker locations in shipyards based on Apache Spark and TensorFlow serving. First, we use Apache Spark to process location data streams. Then, we design a worker location prediction model to estimate the locations of workers. TensorFlow serving manages and executes the worker location prediction model. When there are requirements from clients, Apache Spark extracts input data from the processed data for the prediction model and then sends it to TensorFlow serving for estimating workers’ locations. The worker movement data is needed to evaluate the proposed system but there are no available worker movement traces in shipyards. Therefore, we also develop a mobility model for generating the workers' movements in shipyards. Based on synthetic data, the proposed system is evaluated. It obtains a high performance and could be used for a variety of tasks in shipyards.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Generating Worker Movements in Shipyards
3. The Human Movement Stream Processing System
3.1 Sending Worker’s Location with MQTT Protocol
3.2 Processing Data Stream by Using Apache Spark
3.3 Estimating Worker’s Location with TensorFlow Serving
3.4 Processing client’s requests
4. Experimental Results
4.1 Experimental Setup
4.2 Experimental Results
5. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Mobility Model Location Prediction Location Data Stream Data Frame Stream Processing System.

저자

  • Dat Van Anh Duong [ Ph.D Student, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan, Korea ]
  • Seokhoon Yoon [ Associate Professor, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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