Recent embedded systems are being more complicated due to their hierarchical software architecture including operating systems. The performance of such complicated software architecture could not be well analyzed through separate analysis of each software layer; the combined effect and the interactions among the whole software layers should be considered. In this paper, we show the design and implementation of a performance analysis framework that enables hierarchical analysis of performance of Linux-based embedded systems considering interactions among the software layers. By using the proposed framework, we can obtain useful run-time information about a hierarchical software structure which usually consists of user-defined function layer, library function layer, system call layer, and kernel events layer. Experimental results reveal that the proposed framework could accurately identify the performance bottlenecks with the corresponding software layers during executions of target applications through the accompanying sub-steps of the analysis: the actual execution paths, the execution time of each observed event in each software layer, and the control flows across the software layers.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.2
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pp.365-375
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2019
A PLC (Programmable Logic Controller) is a highly-reliable industrial digital computer which supports real-time embedded control applications for safety-critical control systems. Real-time operating systems such as uC/OS have been used for PLCs and must meet real-time constraints. As PLCs have been widely used for industrial control systems and connected to the Internet, they have been becoming a main target of cyberattacks. In this paper, we propose an execution code sanitizer to enhance the security of PLC systems. The proposed sanitizer analyzes PLC programs developed by an IDE before downloading the program to a target PLC, and mitigates security vulnerabilities of the program. Our sanitizer can detect vulnerable function calls and illegal memory accesses in development of PLC programs using a database of vulnerable functions as well as the other database of code patterns related to pointer misuses. Based on these DBs, it detects and removes abnormal use patterns of pointer variables and existence of vulnerable functions shown in the call graph of the target executable code. We have implemented the proposed technique and verified its effectiveness through experiments.
This paper proposes a control board that includes PNP function with extensibility and effective allocation of allocation. The object of study is to overcome limited extensity of old systems and it is to reuse the system. The system recognizes automatic subsystem from application of main system with board level that is using hardware and software co-design method. The system has both function of main-board and sub-board. So one system can operate simultaneously such as module of alien system. This system has advantages that are fast execution, according as process functional partition to hardware/ software co-design and board size is reduced as well as offer extensity of development system. We obtained good result with control board for existent Z-80 training kit.
It is of great practical interest to decide when to stop testing a software system in the development phase and transfer it to the user. This decision problemcalled an optimal software release one is discussed to specify the a, pp.opriate release time. In almost all studies, the software reliability models used are nonphomogenous Poisson process(NHPP) model with bounded mean value function. HNPP models with unbounded mean value function are more suitable in practice because of the possibility of introducing new faults when correcting or modifying the software. We discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost under the constraint of satisfying a software reliability requirement. A numerical example illustrates the results.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2004.08a
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pp.163-172
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2004
A fast, accurate model for calculating roll gap variables are critical to the implementation of computer based automation systems for cold rolling mills. Based on the work of Fleck and Johnson, rollgap simulator with non-circular arc model was developed using the influence function. This developed model is capable of predicting values of force, torque and slip which can be applied over the wide range of rolling conditions including cold rolling/DR/temper mill with high execution speed. Friction coefficient was obtained as a function of operation conditions through analyzing measured data. After combination of rollgap simulator with production strategy, draft schedule for No.3 RCM (Reversible Cold Rolling Mill) in Incheon works of Dongbu Steel was developed. This draft schedule will be installed in the setup computer of No.3 RCM replacing old Hitachi model.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.4
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pp.571-579
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1990
A dynamic relocation algorithm for non-deterministic process graph in distributed computer systems is proposed. A method is represented for determining the optimal policy for processing a process tree. A general database query request is modelled by a process tree which represent a set of subprocesses together with their precedence relationship. The process allocation model is based on operating cost which is a function fo selection of site for processing operation, data reduction function and file size. By using expected values of parameters for non-deterministic process tree, the process graph and optimal policy that yield minimum operating cost are determined. As process is relocated according to threshold value and new information of parameters after the execution of low level process for non-deterministic process graph, the assigned state that approximate to optiaml solution is obtained. The proposed algorihtm is heuristic By performing algorithm for sample problems, it is shown that the proposed algorithm is good in obtaining optimal solution.
International Journal of Reliability and Applications
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v.7
no.2
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pp.155-166
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2006
Many software reliability growth models (SRGMs) based on nonhomogeneous Poisson process (NHPP) have been developed and applied in practice. NHPP SRGMs are characterized by their mean value functions. Mean value functions are usually derived from differential equations representing the fault detection/removal process during testing. In this paper such differential equations are regarded as frameworks for generating mean value functions. Currently available frameworks are theoretically discussed with respect to capability of representing the fault detection/removal process. Then two general frameworks are proposed.
The matrix completion problem is to predict missing entries of a data matrix using the low-rank approximation of the observed entries. Typical approaches to matrix completion problem often rely on thresholding the singular values of the data matrix. However, these approaches have some limitations. In particular, a discontinuity is present near the thresholding value, and the thresholding value must be manually selected. To overcome these difficulties, we propose a shrinkage and thresholding function that smoothly thresholds the singular values to obtain more accurate and robust estimation of the data matrix. Furthermore, the proposed function is differentiable so that the thresholding values can be adaptively calculated during the iterations using Stein unbiased risk estimate. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more accurate estimation with a faster execution than other matrix completion algorithms in image inpainting problems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.1-8
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2008
The belief propagation method that has been studied recently yields good performance in disparity extraction. The method in which a target function is modeled as an energy function based on Markov random field(MRF), solves the stereo matching problem by finding the disparity to minimize the energy function. MRF models provide robust and unified framework for vision problem such as stereo and image restoration. the belief propagation method produces quite correct results, but it has difficulty in real time implementation because of higher computational complexity than other stereo methods. To relieve this problem, in this paper, we propose a fast algorithm of the belief propagation method. Energy function consists of a data term and a smoothness tern. The data term usually corresponds to the difference in brightness between correspondences, and smoothness term indicates the continuity of adjacent pixels. Smoothness information is created from messages, which are assigned using four different message arrays for the pixel positions adjacent in four directions. The processing time for four message arrays dominates 80 percent of the whole program execution time. In the proposed method, we propose an algorithm that dramatically reduces the processing time require in message calculation, since the message.; are not produced in four arrays but in a single array. Tn the last step of disparity extraction process, the messages are called in the single integrated array and this algorithm requires 1/4 computational complexity of the conventional method. Our method is evaluated by comparing the disparity error rates of our method and the conventional method. Experimental results show that the proposed method remarkably reduces the execution time while it rarely increases disparity error.
The aim of this study was to determine the effect of action-observation training on arm function in people with stroke. Fourteen chronic stroke patients participated in action-observation training. Initially, they were asked to watch video that illustrated arm actions used in daily activities; this was followed by repetitive practice of the observed actions for 3 times a week for 3 weeks. Each training session lasted 30 min. All subject participated 12 training session on 9 consecutive training days. For the evaluation of the clinical status of standard functional scales, Wolf motor function test was carried out at before and after the training and at 2 weeks after the training. Friedman test and Wilcoxon signed rank test was used to analyze the results of the clinical test. There was a significant improvement in the upper arm functions after the 3-week action-observation training, as compared to that before training. The improvement was sustained even at two weeks after the training. This result suggest that action observation training has a positive additional impact on recovery of stroke-induced motor dysfunctions through the action observation-action execution matching system, which includes in the mirror neuron system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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