There exist many threats in cyber space, however current anti-virus software and other existing solutions do not effectively respond to malware that has become more complex and sophisticated. It was shown experimentally that it is possible for the proposed approach to provide an automatic execution environment for the detection of malicious behavior of active malware, comparing the virtual-machine environment with the real-machine environment based on user interaction. Moreover, the results show that it is possible to provide a dynamic analysis environment in order to analyze the intelligent malware effectively, through the comparison of malicious behavior activity in an automatic binary execution environment based on real-machines and the malicious behavior activity in a virtual-machine environment.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.1
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pp.152-161
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2024
The purpose of this study sought to determine the impact of shared leadership perceived by organizational members on team effectiveness and team learning behavior. For this purpose, the results of the empirical analysis of 206 organizational members are as follows. First, shared leadership was analyzed to improve team effectiveness. Second, shared leadership had a positive effect on team learning behavior. Third, team learning behavior was statistically significantly analyzed for team effectiveness. This study confirmed the importance of shared leadership, which has a positive impact on team effectiveness and team learning behavior. This may require building a new culture that can demonstrate the inherent leadership of organizational members in the influence relationship between shared leadership, team effectiveness, and team learning behavior. In other words, in order to systematically demonstrate and implement shared leadership, the execution ability of executives, managers, and working-level managers is important. To this end, it is necessary to build an organizational culture that matches the characteristics of the organization and develop and continuously implement human resource development systems and programs that can implement this.
The purpose of this study is to prepare the basic information of teacher training through the special education teachers' present execution status and awareness on positive behavior intervention support for the student with disabilities. The results of the study as follows: First, the rate of teachers having high concern on students' behavioral management was 22.9%, and the rate of teachers taking median concern was 66%. And the teachers obtained the information on problem management including positive behavior support by publications or teacher training. Second, the importance of individual interventions valuated significantly which presented mostly more 4 point. But relatively the point of application possibility was lower than the point of importance evaluation. Third, the rate of application as 70% among total research participants presented to be used the most in all individual interventions on positive behavior support. And on the effectiveness, the teachers answered that 23 interventions were effective. But, on the facts of monitoring and assessment of behaviors, the special education teachers negatively evaluated the effectiveness. Results are discussed with previous research, contributions to future directions, and implications in interventions for students with disabilities.
In this paper, we propose an agent architecture called L-CAA that is quite effective in real-time dynamic environments. L-CAA is an extension of CAA, the behavior-based agent architecture which was also developed by our research group. In order to improve adaptability to the changing environment, it is extended by adding reinforcement learning capability. To obtain stable performance, however, behavior selection and execution in the L-CAA architecture do not entirely rely on learning. In L-CAA, learning is utilized merely as a complimentary means for behavior selection and execution. Behavior selection mechanism in this architecture consists of two phases. In the first phase, the behaviors are extracted from the behavior library by checking the user-defined applicable conditions and utility of each behavior. If multiple behaviors are extracted in the first phase, the single behavior is selected to execute in the help of reinforcement learning in the second phase. That is, the behavior with the highest expected reward is selected by comparing Q values of individual behaviors updated through reinforcement learning. L-CAA can monitor the maintainable conditions of the executing behavior and stop immediately the behavior when some of the conditions fail due to dynamic change of the environment. Additionally, L-CAA can suspend and then resume the current behavior whenever it encounters a higher utility behavior. In order to analyze effectiveness of the L-CAA architecture, we implement an L-CAA-enabled agent autonomously playing in an Unreal Tournament game that is a well-known dynamic virtual environment, and then conduct several experiments using it.
This paper describes a top-down behavior planning framework in a simulation game from personality to real life action selection. The combined behavior creating system is formed by five levels of specification, which are personality definition, motivation extraction, emotion generation, decision making and action execution. Along with the data flowing process in our designed framework, NPC selects actions autonomously to adapt to the dynamic environment information resulting from active agents and human players. Furthermore, we illuminate applying Gaussian probabilistic distribution to realize character's behavior changeability like human performance. To elucidate the mechanism of the framework, we situated it in a restaurant simulation game.
Web robot is an important Internet software technology used in a variety of Internet application software which includes search engines. As Internet continues to grow, implementations of high performance Web robots are urgently demanded. For this, researches specially geared toward performance scalability of Web robots are required. Hoover, because researches are focused mostly on addressing issues related to commercial implementations, scientific researches and studies are not still made on the performance scalability. In this research, Ive choose a Web robot model implemented by fork-join based. multiprocesses. With respect to the model, we evaluate the effect on the collection efficiency that the timeout values set to requests from Web robots to Web servers have. Also, we analysed the behaviors of Web robots by comparing the execution time between the URL extraction and the uniqueness checking for the extracted URLs. as well as by comparing between the computation time and the network time. Based on the analysis result, we suggest the direction for the design of high performance Web robots.
It is generally accepted that dynamic voltage scaling (DVS) is one of the most effective techniques of energy minimization for real-time applications in embedded system design. The effectiveness comes from the fact that the amount of energy consumption is quadractically proportional to the voltage applied to the processor. The penalty is the execution delay, which is linearly and inversely proportional to the voltage. According to the granularity of tasks to which voltage scaling is applied, the DVS problem is divided into two subproblems: inter-task DVS problem, in which the determination of the voltage is carried out on a task-by-task basis and the voltage assigned to the task is unchanged during the whole execution of the task, and intra-task DVS problem, in which the operating voltage of a task is dynamically adjusted according to the execution behavior to reflect the changes of the required number of cycles to finish the task before the deadline. Frequent voltage transitions may cause an adverse effect on energy minimization due to the increase of the overhead of transition time and energy. In addition, DVS needs to be carefully applied so that the dynamically varying chip temperature should not exceed a certain threshold because a drastic increase of chip temperature is highly likely to cause system function failure. This paper reviews representative works on the theoretical solutions to DVS problems regarding inter-task DVS, intra-task DVS, voltage transition, and thermal-aware DVS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.3
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pp.576-599
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2013
Protocol reverse engineering is useful for many security applications, including intelligent fuzzing, intrusion detection and fingerprint generation. Since manual reverse engineering is a time-consuming and tedious process, a number of automatic techniques have been proposed. However, the accuracy of these techniques is limited due to the complexity of binary instructions, and the derived formats have missed constraints that are critical for security applications. In this paper, we propose a new approach for protocol format extraction. Our approach reasons about only the evaluation behavior of a program on the input message from concolic execution, and enables field identification and constraint inference with high accuracy. Moreover, it performs binary analysis with low complexity by reducing modern instruction sets to BIL, a small, well-specified and architecture-independent language. We have implemented our approach into a system called Icefex and evaluated it over real-world implementations of DNS, eDonkey, FTP, HTTP and McAfee ePO protocols. Experimental results show that our approach is more accurate and effective at extracting protocol formats than other approaches.
New generation of tall and complex buildings systems are now introduced that are reflective of the latest development in materials, design, sustainability, construction, and IT technologies. While the complexity in design is being overcome by the availability and advances in structural analysis tools and readily advanced software, the design of these buildings are still reliant on minimum code requirements that yet to be validated in full scale. The involvement of the author in the design and construction planning of Burj Khalifa since its inception until its completion prompted the author to conceptually develop an extensive survey and real-time structural health monitoring program to validate all the fundamental assumptions mad for the design and construction planning of the tower. The Burj Khalifa Project is the tallest structure ever built by man; the tower is 828 meters tall and comprises of 162 floors above grade and 3 basement levels. Early integration of aerodynamic shaping and wind engineering played a major role in the architectural massing and design of this multi-use tower, where mitigating and taming the dynamic wind effects was one of the most important design criteria established at the onset of the project design. Understanding the structural and foundation system behaviors of the tower are the key fundamental drivers for the development and execution of a state-of-the-art survey and structural health monitoring (SHM) programs. Therefore, the focus of this paper is to discuss the execution of the survey and real-time structural health monitoring programs to confirm the structural behavioral response of the tower during construction stage and during its service life; the monitoring programs included 1) monitoring the tower's foundation system, 2) monitoring the foundation settlement, 3) measuring the strains of the tower vertical elements, 4) measuring the wall and column vertical shortening due to elastic, shrinkage and creep effects, 5) measuring the lateral displacement of the tower under its own gravity loads (including asymmetrical effects) resulting from immediate elastic and long term creep effects, 6) measuring the building lateral movements and dynamic characteristic in real time during construction, 7) measuring the building displacements, accelerations, dynamic characteristics, and structural behavior in real time under building permanent conditions, 8) and monitoring the Pinnacle dynamic behavior and fatigue characteristics. This extensive SHM program has resulted in extensive insight into the structural response of the tower, allowed control the construction process, allowed for the evaluation of the structural response in effective and immediate manner and it allowed for immediate correlation between the measured and the predicted behavior. The survey and SHM programs developed for Burj Khalifa will with no doubt pioneer the use of new survey techniques and the execution of new SHM program concepts as part of the fundamental design of building structures. Moreover, this survey and SHM programs will be benchmarked as a model for the development of future generation of SHM programs for all critical and essential facilities, however, but with much improved devices and technologies, which are now being considered by the author for another tall and complex building development, that is presently under construction.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.5
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pp.1036-1042
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2011
This paper presents an algorithm that conducts automatic memory scrubbing operated by dedicated hardwares. The proposed algorithm is designed so that it can scrub entire memory in a given scrub period, while minimally affecting the execution of flight softwares. The scrub controller is constructed in a form of state machines, which have two execution modes - normal mode and burst mode. The deadline event generator and period tick generator are designed in a separate way to support the behavior of the scrub controller. The proposed controller is implemented in VHDL code to validate its applicability. A simple version of the controller is also applied to mass memory modules used in STSAT-3.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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