Monitoring is used to see if a real-time system provides a service on time. Generally, monitoring for real-time focuses on investigating the current status of a real-time system. To support a stable performance of a real-time system, it should have not only a function to see the current status of real-time process but also a function to predict executions of real-time processes, however. The legacy prediction model has some limitation to apply it to a real-time monitoring. First, it performs a static prediction after a real-time process finished. Second, it needs a statistical pre-analysis before a prediction. Third, transition probability and data about clustering is not based on the current data. We propose the execution prediction model based on learning algorithm to solve these problems and apply it to real-time monitoring. This model gets rid of unnecessary pre-processing and supports a precise prediction based on current data. In addition, this supports multi-level prediction by a trend analysis of past execution data. Most of all, We designed the model to support dynamic prediction which is performed within a real-time process' execution. The results from some experiments show that the judgment accuracy is greater than 80% if the size of a training set is set to over 10, and, in the case of the multi-level prediction, that the prediction difference of the multi-level prediction is minimized if the number of execution is bigger than the size of a training set. The execution prediction model proposed in this model has some limitation that the model used the most simplest learning algorithm and that it didn't consider the multi-regional space model managing CPU, memory and I/O data. The execution prediction model based on a learning algorithm proposed in this paper is used in some areas related to real-time monitoring and control.
Embedded systems have a set of tasks to execute. These tasks can be implemented either on application specific hardware or as software running on a specific processor. The design of an embedded system involves the selection of hardware software resources, Partition of tasks into hardware and software, and performance evaluation. An accurate estimation of execution time for extreme cases (best and worst case) is important for hardware/software codesign. A tighter estimation of the execution time bound nay allow the use of a slower processor to execute the code and may help lower the system cost. In this paper, we consider an ARM-based embedded system and developed a tool to estimate the tight boundary of execution time of a task with loop bounds and any additional program path information. The tool we developed is based on an exiting timing analysis tool named 'Cinderella' which currently supports i960 and m68k architectures. We add a module to handle ARM ELF object file, which extracts control flow and debugging information, and a module to handle ARM instruction set so that the new tool can support ARM processor. We validate the tool by comparing the estimated bound of execution time with the run-time execution time measured by ARMulator for a selected bechmark programs.
In an Internet of Things (IoT)-configured system, each device executes on-chip software. Recent IoT devices require fast execution time of complex services, such as analyzing a large amount of data, while maintaining low-power computation. As service complexity increases, the service requires high-performance computing and more space for embedded space. However, the low performance of IoT edge devices and their small memory size can hinder the complex and diverse operations of IoT services. In this paper, we propose a remote on-demand software code execution unit using the cloudification of on-chip code memory to accelerate the program execution of an IoT edge device with a low-performance processor. We propose a simulation approach to distribute remote code executed on the server side and on the edge side according to the program's computational and communicational needs. Our on-demand remote code execution unit simulation platform, which includes an instruction set simulator based on 16-bit ARM Thumb instruction set architecture, successfully emulates the architectural behavior of on-chip flash memory, enabling embedded devices to accelerate and execute software using remote execution code in the IoT environment.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.2
s.308
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pp.12-20
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2006
In scheduling of real-time tasks, the required hardware performance for a given set of tasks is determined based on the worst case execution time. For soft real-time tasks as multimedia applications, a lower performance hardware can service the tasks. Since the execution time of a task can vary in time, we can reclaim the slacks of early completed tasks for those of longer than average execution times. Then, the average ratio of deadline-miss can be lowered. This paper presents an algorithm, Aggressive Slack Reclamation (ASR), that tasks share slacks aggressively. A simulation result shows that ASR enhances the deadline-miss ratio and number of context switches than previous results.
On-line handwritten character recognition be achieved successful results since effectively neural networks divided the letter which is the time ordering of strokes and stroke position. But off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because has not information of motion or time and has frequently overlap of the letter and many noise occurrence. consequently off-line handwritten character recognition needs study of various methods. This paper apply watershed algorithm to preprocessing for off-line handwritten hangul character recognition. This paper presents effective method in four steps in watershed algorithm as consider execution time of watershed algorithm and quality of result image. As apply watershed algorithm with effective structure to preprocessing, can get to the good result of image enhancement and binarization. In this experiment, this paper is estimate the previous method with this paper method for execution time and quality in image. Average execution time on the previous method is 2.16 second and Average execution time on this paper method is 1.72 second. While this paper method is remove noise effectively with overlap stroke, the previous method does not seem to be remove noise effectively with overlap stroke.
Recently, the number of hacking, that use buffer overflow vulnerabilities, are increasing. Although the buffer overflow Problem has been known for a long time, for the following reasons, it continuos to present a serious security threat. There are three defense method of buffer overflow attack. First, allow overwrite but do not allow unauthorized change of control flow. Second, do not allow overwriting at all. Third, allow change of control flow, but prevents execution of injected code. This paper is for allowing overwrites but do not allow unauthorized change of control flow which is the solution of extending compiler. The previous defense method has two defects. First, a program company with overhead because it do much thing before than applying for the method In execution of process. Second, each time function returns, it store return address in reserved memory created by compiler. This cause waste of memory too much. The new proposed method is to extend compiler, by processing after compiling and linking time. To complement these defects, we can reduce things to do in execution time. By processing additional steps after compile/linking time and before execution time. We can reduce overhead.
Park, In-Su;Shin, Young-Sul;Ahn, Sung-Ho;Kim, Jin-Sam;Kim, Jae-Young;Lee, Woo-Jin
The KIPS Transactions:PartD
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v.17D
no.2
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pp.147-156
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2010
Conformance testing for embedded software is to check whether software was correctly implemented according to software specification or not. In conformance testing, test scenarios must be extracted to cover every test cases of software. In a general way, test scenarios simply focus on testing all functions at least one time. But, test scenarios are necessary to consider efficiency of test execution. In this paper, we propose a test scenario extraction method by considering function's execution time and waiting time for user interaction. A test model is a graph model which is generated from state machine diagram and test cases in software specification. The test model is augmented by describing test execution time and user interaction information. Based on the test model, test scenarios are extracted by a modified Dijkstra's algorithm. Our test scenario approach can reduce testing time and improve test automation.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.3
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pp.117-124
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2023
In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.7
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pp.1-8
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2009
In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. The optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement is generally accepted. The Bayesian parametric inference of model using log Poisson execution time employ tool of Markov chain(Gibbs sampling and Metropolis algorithm). In a numerical example by T1 data was illustrated. make out estimating software optimal release time from the maximum likelihood estimation and Bayesian parametric estimation.
As for the digital content, a reproduction is easy and manuscript is identical with original copy. Because of these characteristics, there are difficulties on prevention of an illegal reproduction and an illegal currency. In recent days various digital content service systems based on a web are commercialized. An appropriate copyright protection technology is required so that these systems develop as a profit model. Generally we use encrypted digital content transmission method for the copyright protection on a web base system. At the time of this, it is increased sire of encrypted digital content. As for this, it be increased time required on an execution process. Therefore, a design of the system that considered a execution time and a security is required. In this study, we designed the digital content transmission system that considered execution time and a security through a partial encryption based on a digital content copyright management technique. Also we evaluated performance of a proposed system through analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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