According to increasing requirements in embedded systems. embedded software has been more complicated then before. a optimum software is difficult in embedded system. software developer make a difficult optimum software. this paper suggests a software profiling tool with which a software developer can easily profiling the embedded system software in cross-development environments. the suggested tool is designed based on host/target architecture. this tool insert program source for make profiling log to target program. a target program executed in target system. a target system communicate profiling log to host system. this tool in host system analyze profiling log data. and make a XML of profiling log and a profiling report. a profiling report is graphic viewer based GUI. a target system in this tool needs a few computing power. and XSLT can conversion of profile log XML to other format data. and suggested tool based on eclipse plug-in, therefore developer can use operates in eclipse.
According to the trend of increasingly sophisticated cyber threats, the need for technology research that can be applied to cyber security personnel management and training systems is constantly being raised not only overseas but also in Korea. Previously, the US and UK have already recognized the need and have been steadily conducting related research from the past. In the United States, by encouraging applications based on related research (NICE Cybersecurity Workforce Framework) and disclosing successful use cases to the outside, it is laying the groundwork for profiling cyber security experts. However in Korea, research on cyber security expert training and profiling is insufficient compared to other countries. Therefore, in this study, in order to create a system suitable for the domestic situation, research and analysis of cases in the United States and the United Kingdom were conducted over the past few years, and based on this, a prototype was produced for the study of profiling technology for domestic cyber security experts.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.127-134
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2021
Recently, acquisition of high quality data has become an important issue as the expansion of the big data industry. In order to acquiring high quality data, accurate evaluation of data quality should be preceded first. The quality of data can be evaluated through meta-information such as statistics on data, and the task to extract such meta-information is called data profiling. Until now, data profiling software has typically been provided as a component or an additional service of traditional data quality or visualization tools. Hence, it was not suitable for utilizing directly in various environments. To address this problem, this paper presents the development result of data profiling software based on a microservice architecture that can be serviced in various environments. The presented data profiler provides an easy-to-use interface that requests of meta-information can be serviced through the restful API. Also, a proposed data profiler is independent of a specific environment, thus can be integrated efficiently with the various big data platforms or data analysis tools.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.3
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pp.192-197
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2003
The ‘AEIPR’(Accelerometer Established Inertial Profiling Reference) method has been applied to measure the road profile. The dynamic road profiling method using AEIPR has the advantages of cost effectiveness, measuring speed and relatively high reliability. However, it is required to improve the double integration algorithm to get the measurement results with the accuracy of hither level. In the first part of this paper, the effective double integration algorithm is suggested and the ‘Road Profiler’ software is developed on the basis of the algorithm. Road profiling tests are performed using the developed ‘Road Profiler’ system on the specially designed tracks for the durability tests and the various types of pubic roads. Test results are shown and evaluated by the international road evaluation indicies and classification.
There is a need for an artificial intelligent technology that can reduce various types of safety accidents by analyzing the risk factors that cause safety accidents in industrial site. In this paper, user safety profiling methods are proposed that can prevent safety accidents in advance by specifying and modeling user information data related to safety accidents. User information data is classified into normal and abnormal conditions through deep learning based artificial intelligence analysis. As a result of verifying user safety profiling technology using more than 10 types of industrial field data, 93.6% of user safety profiling accuracy was obtained.
Metabolite identification and quantification are one of the foremost important issues in metabolomics. In NMR based metabolomics, mainly one-dimensional proton NMR spectra of biofluids, such as urine and serum are measured. However, it is not always easy to identify and quantify metabolites in one-dimensional proton NMR spectra. This article introduces useful public metabolite databases, metabolic profiling software, and articles.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.10
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pp.85-94
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2004
In this paper, a register allocation techlique that translates memory accesses to register accesses Is presented to enhance embedded software performance. In the proposed method, a source code is profiled to generate a memory trace. From the profiling results, target functions with high dynamic call counts are selected, and the proposed register allocation technique is applied only to the target functions to save the compilation time. The memory trace of the target functions is searched for the memory accesses that result in cycle count reduction when replaced by register accesses, and they are translated to register accesses by modifying the intermediate code and allocating Promotion registers. The experiments where the performance is measured in terms of the cycle count on MediaBench and DSPstone benchmark programs show that the proposed method increases the performance by 14% and 18% on the average for ARM and MCORE, respectively.
In this paper, a register promotion technique that translates memory accesses to register accesses is presented to enhance embedded software performance. In the proposed method, a source code is profiled to generate a memory trace. From the profiling results, target functions with high dynamic call counts are selected, and the proposed register promotion technique is applied only to the target functions to save the compilation time. The memory trace of the target functions is searched for the memory accesses that result in cycle count reduction when replaced by register accesses, and they are translated to register accesses by modifying the intermediate code and allocating promotion registers. The experiments on MediaBench and DSPstone benchmark programs show that the proposed method increases the performance by 14% and 18% on the average for ARM and MCORE, respectively.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.7
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pp.277-282
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2015
HL7 released V3 CDA(Clinical Document Architecture) and V2.x message standards for medical information exchange. Currently, these standards are successfully adopted by a number of nations across the globe. However, substantial amount of time is required to develop and implement these standards. Moreover, developers need a lot of time to understand these standards. To solve these issues from 2011, the HL7 standard framework started to discuss Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR) as next generation standard of healthcare information exchange. People's interests toward personal health record and smartphone penetration rate are growing and increasing rapidly. Therefore, our research team believes it is necessary to develop a PHR profiling system which could be accessed by using a smartphone and we developed the system. Through a FHIR Profile editor tool developed in Furore, we found that improvements could be made in generating and changing the profile. In order to build the PHR Profiling system, an Open-API on FHIR is used for exchanging information between electronic medical record system and PHR Profiling system. In the PHR Profiling system, the transactions of information between two systems are provided by RESTful service. In this study, we verify the efficiency of development of the PHR Profiling system through FHIR.
VM(Virtual Machine) can be considered as a software processor which interprets the machine code. Also, it is considered as a conceptional computer that consists of logical system configuration. But, the execution speed of VM system is much slower than that of a real processor system. So, it is very important to optimize the code for virtual machine to enhance the execution time. Especially the optimizer for a virtual machine code on embedded devices requires the highly efficient performance to the ordinary optimizer in the respect to the optimized ratio about cost. Fundamentally, functions and basic blocks which influence the execution time of virtual machine is found, and then an optimization for them nay get the high efficiency. In this paper, we designed and implemented the optimizer for the virtual(or abstract) machine code(VMC) using profiling. Firstly, we defined the profiling information which is necessary to the optimization of VMC. The information can be obtained from dynamically executing the machine code. And we implemented VMC optimizer using the profiling information. In our implementation, the VMC is SIL(Standard Intermediate Language) that is an intermediate code of EVM(Embedded Virtual Machine). Also, we tried a benchmark test for the VMC optimizer and obtained reasonable results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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