• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.374-388
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• 2022

Cloud computing has been one of the most critical technology in the last few decades. It has been invented for several purposes as an example meeting the user requirements and is to satisfy the needs of the user in simple ways. Since cloud computing has been invented, it had followed the traditional approaches in elasticity, which is the key characteristic of cloud computing. Elasticity is that feature in cloud computing which is seeking to meet the needs of the user's with no interruption at run time. There are traditional approaches to do elasticity which have been conducted for several years and have been done with different modelling of mathematical. Even though mathematical modellings have done a forward step in meeting the user's needs, there is still a lack in the optimisation of elasticity. To optimise the elasticity in the cloud, it could be better to benefit of Machine Learning algorithms to predict upcoming workloads and assign them to the scheduling algorithm which would achieve an excellent provision of the cloud services and would improve the Quality of Service (QoS) and save power consumption. Therefore, this paper aims to investigate the use of machine learning techniques in order to predict the workload of Physical Hosts (PH) on the cloud and their energy consumption. The environment of the cloud will be the school of computing cloud testbed (SoC) which will host the experiments. The experiments will take on real applications with different behaviours, by changing workloads over time. The results of the experiments demonstrate that our machine learning techniques used in scheduling algorithm is able to predict the workload of physical hosts (CPU utilisation) and that would contribute to reducing power consumption by scheduling the upcoming virtual machines to the lowest CPU utilisation in the environment of physical hosts. Additionally, there are a number of tools, which are used and explored in this paper, such as the WEKA tool to train the real data to explore Machine learning algorithms and the Zabbix tool to monitor the power consumption before and after scheduling the virtual machines to physical hosts. Moreover, the methodology of the paper is the agile approach that helps us in achieving our solution and managing our paper effectively.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.859-869
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• 2014

최근 몇 년 동안, 난독화 기술은 악성 코드를 보호하기 위해 악용되어 큰 위협이 되고 있다. 특히, 가상 머신 기반으로 난독화된 악성 코드의 경우, 원본 프로그램이 직접적으로 드러나지 않고 가상머신의 의미와 원본 프로그램의 의미가 함께 수행되므로 분석하기 어렵다. 이러한 위협에 대응하기 위하여, 가상 머신 기반으로 난독화된 프로그램을 분석하는 동적 분석 기반의 프레임워크를 제안한다. 첫째, 난독화된 실행파일의 동적 실행 트레이스를 추출한다. 둘째, 동적 실행 트레이스를 중간언어로 변환하고 동적 제어 흐름 그래프를 이용하여 가상 머신의 구조를 추출한다. 결과적으로, 추출된 가상 머신 구조를 이용하여 원본 프로그램의 의미를 추출한다. 본 논문은 최신 상용 난독화 도구로 난독화된 실행파일에서 원본 프로그램을 추측할 수 있는 방안을 제시한다. 개발된 도구는 가상 머신 기반으로 난독화된 프로그램을 이해하고 프로그램 분석 기법을 적용하는 데 활용될 수 있으며 추출된 원본 프로그램의 요약 의미를 이용하여 추가적인 분석을 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5642-5670
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• 2017

Antivirus is an important issue to the security of virtual machine (VM). According to where the antivirus system resides, the existing approaches can be categorized into three classes: internal approach, external approach and hybrid approach. However, for the internal approach, it is susceptible to attacks and may cause antivirus storm and rollback vulnerability problems. On the other hand, for the external approach, the antivirus systems built upon virtual machine introspection (VMI) technology cannot find and prohibit viruses promptly. Although the hybrid approach performs virus scanning out of the virtual machine, it is still vulnerable to attacks since it completely depends on the agent and hooks to deliver events in the guest operating system. To solve the aforementioned problems, based on in-memory signature scanning, we propose an agentless runtime antivirus system VirtAV, which scans each piece of binary codes to execute in guest VMs on the VMM side to detect and prevent viruses. As an external approach, VirtAV does not rely on any hooks or agents in the guest OS, and exposes no attack surface to the outside world, so it guarantees the security of itself to the greatest extent. In addition, it solves the antivirus storm problem and the rollback vulnerability problem in virtualization environment. We implemented a prototype based on Qemu/KVM hypervisor and ClamAV antivirus engine. Experimental results demonstrate that VirtAV is able to detect both user-level and kernel-level virus programs inside Windows and Linux guest, no matter whether they are packed or not. From the performance aspect, the overhead of VirtAV on guest performance is acceptable. Especially, VirtAV has little impact on the performance of common desktop applications, such as video playing, web browsing and Microsoft Office series.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2670-2677
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• 2014

Xen, KVM 등과 같은 하이퍼바이저를 이용한 가상 머신 생성 기술이 클라우드 인프라 구성에 주로 사용되고 있다. 이 기술은 기존의 운영 방식에 비해 자원을 할당하고 관리하는 측면에서는 효율적이다. 그러나, 이 기술은 가상머신 생성시에 높은 자원의 사용량이 요구되고 할당된 자원을 사용하지 않는 경우에는 또 다른 자원의 낭비를 초래한다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법이 컨테이너 기반의 Docker이다. 본 논문은 가상 머신 방식과 컨테이너 방식을 비교하여 웹 서버 구축 기술로 Docker와 같은 컨테이너 방식이 효율적임을 보여준다. 특히, 웹 서버나 프로그램 개발 환경과 같이 데이터를 데이터베이스나 스토리지 등에 저장하는 경우에는 유용한 것으로 분석되었다. 앞으로의 클라우드 환경에서 Docker와 같은 컨테이너 방식이 자원의 효율성과 관리의 편의성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권5호
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• pp.326-335
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• 2002

최근에 지연 계산 함수형 언어를 자바 프로그램으로 변환함으로써 지연 계산 함수형 언어 프로그램에 대해 코드 이동성을 제공하려는 연구가 있었다. 이러한 연구들은 자바와 지연 계산형 함수형 언어의 추상 기계가 가지는 구조적 유사성에 바탕을 두고 있다. 지연 계산 함수형 언어에 대한 추상 기계인 STGM(Spineless Tagless G-machine)과 자바 언어에 대한 추상 기계인 JVM(Java Virtual Machine)은 기억장소 재활용 체계와 스택 기계 구조를 가진다는 점에서 공통된 특징을 가지고 있다. 그러나 현재가지의 지연 계산 함수형 언어로부터 자바로의 변환 구조는 이와 같은 추상 기계 구조상의 공통점을 충분히 이용하지 못하였다. 본 논문에서는 STGM의 계산 모델을 eval-apply 모델로 새로이 정의함으로써 STGM과 JVM의 공통점을 충분히 이용하는 새로운 변환 구도를 제안한다. 새로이 제안된 변환 구도에서는 자바 스택(Java Virtual Machine Stack)을 사용하여 함수 계산을 수행하도록 함으로써 스택 시뮬레이션으로 인해 나타나는 자바에서의 배열 접근 부담을 제거하였다. 본 논문의 변환 구도에 의해 자바로 변환된 벤치마크 프로그램들은 기존의 변환 구도에 의해 변환된 경우보다 JDK 1.3에서 빠르게 동작한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4165-4187
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• 2016

As an emerging technology, cloud computing is a revolution in information technology that attracts significant attention from both public and private sectors. In this paper, we proposed a dynamic approach for live migration to obviate overloaded machines. This approach is applied on OpenStack, which rapidly grows in an open source cloud computing platform. We conducted a cost-aware dynamic live migration for virtual machines (VMs) at an appropriate time to obviate the violation of service level agreement (SLA) before it happens. We conducted a preemptive migration to offload physical machine (PM) before the overload situation depending on the predictive method. We have carried out a distributed model, a predictive method, and a dynamic threshold policy, which are efficient for the scalable environment as cloud computing. Experimental results have indicated that our model succeeded in avoiding the overload at a suitable time. The simulation results from our solution remarked the very efficient reduction of VM migrations and SLA violation, which could help cloud providers to deliver a good quality of service (QoS).

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권10호
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• pp.1303-1310
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• 1999

In this paper, the Timed Petri-Nets(TPN) modeling of Modular Cell Manufacturing Systems(MCMS) was investigated to overcome the limit of batch mode operation, which has been one of the most popular manufacturing types to produce an extensive industrial output and to be able to adopt to suitable and quickly changing manufacturing environments. A model of the MCMS was developed in reference to the actual TFT-LCD manufacturing system. TFT-LCD manufacturing system is not mass-productive in batch mode, but it operates in the form of MCMS which consists of a sequence of several cells with four processes of operation, including those of color filter(C/F), TFT, cell, and module. The cell process is further regrouped in those of Front-End and Back-End. For the Back-End cell process, it is reconstructed into a virtual model, consisting of three cells. The TPN modeling encompasses those properties, such as states and operations of machines, the number of buffers, and the processing time. The performance of the modeling was further examined in terms of scheduling system. The productivity in each cells was examined with respect to the change of failure rate of the cell machines and Automatic Guided Vehicles(AGV) using simulation by TPN.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1141-1163
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• 2019

In an effort to minimize operational expenses and supply users with more scalable services, distributed applications are actually going towards the Cloud. These applications, sent out over multiple environments and machines, are composed by inter-connecting independently developed services and components. The implementation of such programs on the Cloud is difficult and generally carried out either by hand or perhaps by composing personalized scripts. This is extremely error prone plus it has been found that misconfiguration may be the root of huge mistakes. We introduce AutoBot, a flexible platform for modeling, installing and (re)configuring complex distributed cloud-based applications which evolve dynamically in time. AutoBot includes three modules: A simple and new model describing the configuration properties and interdependencies of components; a dynamic protocol for the deployment and configuration ensuring appropriate resolution of these interdependencies; a runtime system that guarantee the proper configuration of the program on many virtual machines and, if necessary, the reconfiguration of the deployed system. This reduces the manual application deployment process that is monotonous and prone to errors. Some validation experiments were conducted on AutoBot in order to ensure that the proposed system works as expected. We also discuss the opportunity of reusing the platform in the transition of applications from Cloud to Fog computing.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.486-492
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• 2011

본 논문에서는 안드로이드에 탑재되는 가상머신인 달빅(Dalvik) 가상머신의 성능을 벤치마크를 구현하여 측정하고 기존 임베디드 자바 가상머신과의 성능을 비교한다. 달빅 가상머신의 성능 측정을 위하여 가상머신 성능 측정에 널리 사용되는 SPECJVM 벤치마크를 사용하였다. 달빅과의 성능 비교를 위하여 임베디드 자바 가상머신인 SUN Java 임베디드 버전을 비교 대상으로 선정하여 동일한 벤치마크를 사용하여 실행시간을 비교하였다. 성능 측정은 스마트폰 개발 하드웨어인 오드로이드(Odroid)에 가상머신과 벤치마크 프로그램들을 포팅하여 이루어 졌다. 또한, 달빅 가상머신의 최근 버전에서 구현되지 않은 적시(Just-In-Time) 컴파일 기능을 달빅에 추가하여 성능 개선 정도를 분석하였다. 분석 결과 안드로이드 달빅 가상머신은 SUN 가상머신 성능의 15% 수준을 보였으며, 적시 컴파일 기법을 적용한 달빅은 63% 수준에 도달함을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.67-71
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• 2023

최근 SW 실습 교육을 위해 수강생 별로 PC를 구비하는 대신 클라우드 상의 가상 PC를 할당해서 운영하는 사례가 늘고 있다. 본 논문에서는 클라우드를 이용해서 각 수강생의 SW 실습 환경을 효율적으로 구축할 수 있는 리눅스 기반 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 본 논문의 플랫폼에서는 강사가 모든 수강생의 가상머신 템플릿을 일괄적으로 생성 및 통제할 수 있으며, 수강생들은 한 학기 동안 관리자 권한으로 본인의 머신을 관리하고 실습을 수행할 수 있다. 이때, 개별 머신에 발생하는 문제를 강사가 해결하거나 복원하는 효율적인 기능 또한 제공된다. 한편, 이러한 방식을 클라우드에서 실현하기 위한 가장 큰 어려움은 소요 비용을 미리 예측하기 어렵다는 데에 있다. 본 논문에서는 클라우드 이용 요금을 실시간으로 예측할 수 있는 모델을 설계하고, 사용자별 가상머신에 데몬을 두어 자원의 사용량 및 요금을 실시간으로 예측한다. 본 논문의 방식이 오버헤드가 거의 없음에도 실제 클라우드 사업자가 측정한 자원 사용량을 정확하게 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 모델의 검증을 위해 리눅스 실습 강좌에서 한 학기 동안 클라우드를 활용한 결과 실제 청구 요금과 제안한 모델의 결과가 매우 유사한 것으로 확인되었다.