In mobile systems, energy efficiency is critical to extend battery life. Therefore, power consumption should be taken into account to develop software in addition to performance, Efficient software design in power and performance is possible if accurate power prediction is accomplished during the execution of software, In this paper, power estimation model is developed using statistical analysis, The proposed model analyzes processor behavior Quantitatively using the data of performance monitoring events and power consumption collected by executing various benchmark programs, And then representative hardware events on power consumption are selected using hierarchical clustering, The power prediction model is established by regression analysis in which the selected events are independent variables and power is a response variable, The proposed model is applied to a PXA320 mobile processor based on Intel XScale architecture and shows average estimation error within 4% of the actual measured power consumption of the processor.
본 논문은 성능 카운터를 이용하여 Intel XScale 마이크로아키텍쳐 기반의 Marvell PXA320 프로세서에 대한 성능 모니터링을 구현하였다. Windows CE 운영체제 환경의 응용프로그램에 대하여 DVFS 구성에 따른 각각의 벤치마크를 측정하였고, 성능 이벤트에 따른 성능 카운터 값을 측정 하였다. 성능 모니터링으로 측정된 데이터를 기반으로 DVFS 기법을 위한 스케줄링이 가능하다.
본 시스템은 회귀 알고리즘을 이용한 실시간 모니터링 무선관리 시스템으로 현재 대부분의 업무는 모니터링 시스템과 같은 관제 시스템 및 다수의 PC 통합 환경에 맞춰 대규모, 동적 관리가 필요한 시스템의 요구가 증가하고 있다. 또한 다양한 관제 시스템이 만들어지고 있지만 모니터링 시스템의 경우 관리자가 항상 대기 및 관찰하여 상황에 따른 에러에 대하여즉각적인 대처는 할 수 있지만 예측이나 예방을 하기는 힘든 실정이다. 또한 이러한 예측이 가능할 경우 즉각적인 처리를 위해서 에러가 예상되는 PC의 성능 및 작업을 실시간으로 어떻게 통보하여 처리해야 할지에 대한 방법도 필요한 실정이다. 본 연구에서는 회귀알고리즘을 적용하여 사용자 PC의 성능을 분석 한 뒤 일어날 수 있는 상황이나 에러 등을 PC나 모바일 APP을 통해 실시간으로 처리하기 위하여 이상 이벤트 관리 및 시스템자원 분석 모듈 구현, 다수의 PC를 관리하는 소프트웨어 설계와 구현을 통해 이러한 문제를 해결하여 다수의 PC를 관리하며 실시간적으로 여러 가지 이벤트를 예상하고 시스템의 효율과 최적화를 이루고자 하였다. 또한 모바일 APP을 활용하여 사용자 PC의 실시간 처리 및 관리가 가능하기 때문에 관리자가 좀 더 원활한 업무수행 및 대처에 도움을 줄 수 있다.
In this paper, we propose a home monitoring system using sound event detection based on a bidirectional gated recurrent neural network for the hard-of-hearing. First, in the proposed system, packet loss concealment is used to recover a lost signal captured through wireless sensor networks, and reliable channels are selected using multi-channel cross correlation coefficient for effective sound event detection. The detected sound event is converted into the text and haptic signal through a harmonic/percussive sound source separation method to be provided to hearing impaired people. Experimental results show that the performance of the proposed sound event detection method is superior to the conventional methods and the sound can be expressed into detailed haptic signal using the source separation.
CEP(Complex Event Processing) is a technique to find complex event pattern in a massive information system. Based on CEP technique, an abuse pattern monitoring method has been developed to provide an real-time detection. In the method, the events occurred by game-play are observed to be against the rules using CEP. User abuse patterns are pre-registered in CEP engine. And CEP engine monitors user abuse after aggregating the game data transferred by game logging server. This article provides the performance analysis results of the abuse pattern monitoring method using real game DB. We results that the method proposed in previous study is effective to monitor abusing users.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.15
no.1
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pp.86-98
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2019
Recently, the trend of building container-based PaaS (Platform-as-a-Service) is expanding. Container-based platform technology has been a core technology for realizing a PaaS. Containers have lower operating overhead than virtual machines, so hundreds or thousands of containers can be run on a single physical machine. However, recording and monitoring the storage logs for a large number of containers running in cloud computing environment occurs significant overhead. This work has identified two problems that occur when detecting a file system change event of a container running in a cloud computing environment. This work also proposes a system for container file system event detection in the environment by solving the problem. In the performance evaluation, this work performed three experiments on the performance of the proposed system. It has been experimentally proved that the proposed monitoring system has only a very small effect on the CPU, memory read and write, and disk read and write speeds of the container.
In this paper, we propose a sound event detection method using a multi-channel multi-scale neural networks for sound sensing home monitoring for the hearing impaired. In the proposed system, two channels with high signal quality are selected from several wireless microphone sensors in home. The three features (time difference of arrival, pitch range, and outputs obtained by applying multi-scale convolutional neural network to log mel spectrogram) extracted from the sensor signals are applied to a classifier based on a bidirectional gated recurrent neural network to further improve the performance of sound event detection. The detected sound event result is converted into text along with the sensor position of the selected channel and provided to the hearing impaired. The experimental results show that the sound event detection method of the proposed system is superior to the existing method and can effectively deliver sound information to the hearing impaired.
Virtualized hardware resources provides efficiency in use and easy of management. Based on the benefits, virtualization techniques are used to build large server clusters and cloud systems. The performance of a virtualized system is significantly affected by the virtual machine scheduler. However, the existing virtual machine scheduler have a problem in that the I/O response is reduced in accordance with the scheduling delay becomes longer. In this paper, we introduce the Loan/Redemption mechanism of a virtual machine scheduler in order to improve the responsiveness to I/O events. The proposed scheme gives additional credits for to virtual machines and classifies the task characteristics of each virtual machine by analyzing the credit consumption pattern. When an I/O event arrives, the scheduling priority of a virtual machine is temporally increased based on the analysis. The evaluation based on the implementation shows that the proposed scheme improves the I/O response 60% and bandwidth of virtual machines 62% compared to those of the existing virtual machine scheduler.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.388-390
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2004
본 논문에서는 웹서비스를 이용한 NMS(Network Management System)를 설계하고 구현하였다. 웹 서버, 웹 애플리케이션 서버, OB 서버, 네트워크 장비에 대한 성능 변수들을 통한 실제 사용자의 트랜잭션을 모니터링하고 이에 따른 서버 플랫폼, 데이터베이스, 애플리케이션간의 연관 관계를 평가하고 강력한 통계적 프로세스를 거쳐 웹사이트에 존재하는 많은 성능 요소들에 대해 정상적인 범위를 자동적으로 인식하여 누적된 데이터와 비교, 비정상적인 이벤트 발생시 이를 자동 추적하고 기록된 결과를 통한 자동적인 성능 향상을 도울 수 있도록 하였다. 실험 결과 제안 NMS가 각 종 망 자원들을 매우 효율적으로 관리하는 것을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06b
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pp.451-454
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2007
오늘날 많은 임베디드 시스템이 배터리를 통해 전력을 공급한다. 이처럼 제한적인 배터리 용량 때문에 임베디드 소프트웨어는 개발 시에 전력소비를 고려하여 디자인하여야 한다. 이와 같은 이유로 최근 저전력 디자인과 소프트웨어 소비전력 분석 및 분석에 대한 연구가 두드러지게 진행되고 있다. 측정 기반 전력 소모 분석 기법의 대표적인 부류인 명령어 수준 전력 분석 기법이 CPU와 메모리의 전력 소비만을 고려하는 점을 보안하기 위하여 본 논문에서는 시스템 전체의 소비 전력을 분석하기 위하여 이벤트 방식의 전력 소모 분석 기법을 제안한다. 사용자는 소비전력을 모니터링하고 싶은 코드 구간에 대해 이벤트로 지정하고 해당 이벤트가 발생하는 동안 소비되는 전력을 DAQ 장비로부터 측정한 후 결과를 바탕으로 소프트웨어의 수행시간, 소비전력량, 전력소비 병목현상, 커널 이벤트의 발생 빈도 및 횟수 등을 파악하여 소프트웨어의 성능을 계층적으로 분석할 수 있는 데이터를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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