본 논문에서는 가상화 기술 기반의 가상 컴퓨팅 환경에서 가상 디스크의 내 외부적 결함에 의한 가상 머신 생성 실패 감지 및 원인 분석 기능을 제공하는 도구 (VMBootFailMonitor)를 제시한다. 또한, 본 논문에서는 이러한 가상 디스크 결함으로 초래되는 가상 머신 생성 실패 및 실패 원인의 사례를 제공하며, Xen 기반의 가상화된 시스템 상에서 이를 분석하는 도구의 설계와 일련의 결함 분석 방법을 제공한다. 특히, VMBootFailMonitor는 가상 디스크 분석 모듈, 가상화된 시스템 분석 모듈 및 시스템 로그 분석 모듈을 기반으로 VM 생성 실패에 대한 원인 분석 결과를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 가상 머신 운영체제의 정상 부트 시간과 본 논문에서 제시하는 도구를 통한 부트 실패 감지의 시간적 측면에서의 비교 결과를 제공한다. 본 실험 결과, 정상 가상 디스크 기반의 가상 머신 부트 완료 시간 (8~16초) 보다 짧은 3~6초대의 가상 머신 부트 실패 및 가상 디스크 오류 감지 결과를 나타내었다.
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.
Cho, Myeongjin;Lee, Ho Jin;Kim, Minseong;Kim, Seon Wook
ETRI Journal
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제35권2호
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pp.259-269
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2013
Android has become the most popular platform for mobile devices. However, Android still has critical performance issues, such as "application not responding" errors and hiccups resulting from garbage collection. Many phone vendors have tried to resolve the problems by characterizing and improving the performance. However, there are few insightful performance analysis tools for the Android-based systems. This paper presents AndroScope, which is a performance analysis tool for both the Android platform (Dalvik virtual machine, core libraries, Android libraries, and even Linux kernels) and its applications. To the best of our knowledge, this is the first tool to collect and analyze performance data from all the software layers of the Android-based systems. AndroScope offers a trace mechanism to collect such deep and wide performance data as hardware performance counters, time, and memory usage. In addition, the tool includes TraceBridge, which is a middleware for the fast handling of mass logs. Moreover, AndroScope offers an integrated graphical user interface with the Android software development kit to display a great volume of the detailed performance data.
Reconfigurability of machine tools is one of the critical factors to realize the responsive manufacturing systems to satisfy the mass-customization production. This paper presents the methods to model and simulate the machine tools on Internet in response to change in the machining requirements. Specifically, a set of module combination rules and a modeling method of the structure of machine tools using connectivity graph are developed. In response to the user requirements, kinematic relations and structures of machine tools can be derived using the module combination rules and connectivity graph relationships. Internet-based simulator of machine tools is implemented and presented. The developed machine tool simulator can be used to verify the structure of machine tools derived from the user requirements.
High-efficient machining, which means to machine a part in the least amount of time, is the most effective tool to improve productivity. In this study, a new feed optimization method based on virtual manufacturing was proposed to realize the high-efficient machining in turning process through the cutting power regulation. The cutting area was evaluated by using the Boolean intersection operation between the cutting tool and workpiece. And the cutting force and power were predicted from the cutting parameters such as feed, depth of cut, spindle speed, specific cutting force, and so on. Especially, the reliability of the proposed optimization method was validated by comparing the predicted and measured cutting forces. The simulation results showed that the proposed optimization method could effectively enhance the productivity in turning process.
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.
Input shaping is an efficient tool to eliminate transient and residual vibration caused by motion of mechanical systems. However, the rise time of the systems tends to increase due to the presence of input shapers. This paper is concerned with the rise time reduction when using input shaping. To this end, this paper proposes an input shaper design method for an undamped single mode vibration system using a virtual mode, which is not an actual mode but reflected in the design process. The essence of the proposed method is to design a three-impulse input shaper as if a single mode system has two modes: one actual mode and one virtual mode. The natural frequency of the virtual mode is a design parameter to change the rise time of the system. This paper discusses the performance of the proposed input shapers by simulation.
In contrast to conventional CNC, PC-NC opens a new era for machine tools to be more intelligent. For instance, machine tool with PC-NC can be a machine agent system with capability of reacting autonomously to changing operating conditions. This paper introduces a concept of intelligent machine agent system, composed of machine agent and cell manager. Machine agent performs the functions such as process monitoring, diagnosis, maintenance management, condition assessment and schedule negotiation, while cell manager coordinates the negotiation process among multiple machine agents.
This study examines the implementation of a kinematic machining tool to evaluate the interference and collision phenomenon of 5-axis machining of wing ribs from airplanes, particularly for a large-size model airplane. We develop a machine simulation model of a parallel kinematic machining tool that can operate in a virtual space, which is equivalent to the authentic conditions in the field. The investigation of the simulation function elements indicates the necessity to generate the 6-axis machining, which attaches an angle head to the main axis of the machine. Using an NC program for the wing ribs, we attempt to verify the correspondence and conformity between the machine simulation model and the actual equipment.
The purpose of this study is to make virtual machine using a 3D modeller to perform reverse engineering. Through the intuitive designer's ability, approximated model of the object is created and used to extract the data and NC tool path. The extracted data make approximated curve by using NURBS curve fitting. And the curve is used to remodel. From these series of process, the final reverse engineering data of the objects can be obtained. Two conclusions are drawn from this study. First, initial deviation of the intuitive model is one of the important factors that determine the number of repetitions of the experiment. Due to the characteristic of intuitive curve, after a certain number of repetitions the average deviation increase and radiate rather than decrease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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