PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘 수행에 필요한 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리론 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZP-DFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 깊이우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하고 테스트 함수 및 복원 계수의 LSB를 이용함으로써 추가 메모리를 제거하였으며 SPIHT와 동일한 성능을 가진다. MZP-DFS는 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있으며, 각각의 공간트리를 병렬적으로 수행할 수 있기 때문에 실시간 이미지 압축에 적합하다.
메시지 전달 방식으로 노드간 통신을 하는 분산 시스템의 고장허용을 위하여 메시지 저장과 체크 포인팅에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 복구 가능한 분산 공유메모리 시스템에 대한 대부분의 연구 또한 메시지 전달 방식에서 사용되었던 방법을 채택하였다. 그러나, 메시지 전송시스템과 분산공유메모리 시스템의 근본적인 차이(함수전달(function shipping)과 데이터전달(data shipping)의 차이) 때문에 메시지 전달 시스템에서 사용되었던 방식이 분산공유메모리 시스템에 항상 적합하게 사용될 수 없다. 본 논문에서는 복구 가능한 분산공유메모리 시스템을 위하여 객체지향방법을 제안하였다. 프로세스간 종속 추적대신 페이지간 종속 추적을 이용한 체크 포인팅 및 복구 가능한 전략을 분산 공유 메모리 시스템에 적용하였다.
본 논문에서는 업데이트 기록에 기반한 모듈단위 포인터 분석 알고리즘을 제안한다. 여기서 모듈이란 상호 재귀적인 함수들의 집합을 의미하며, 모듈단위 분석이란 한 모듈을 분석 시에 다른 모듈의 소스코드가 필요하지 않는 분석을 의미한다. 일반적으로 이러한 형태의 분석은 분석 대상 모듈의 호출 문맥을 알 수 없는 상태에서 분석을 수행하여야 하기 때문에, 프로그램의 흐름 또는 호출 문맥에 관련하여 분석의 정확도를 잃을 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 기록이라 이름지어진 모듈단위 분석 공간을 고안하여, 프로그램 문맥과 흐름에 민감한 정확도를 가지는 모듈단위 포인터 분석 방법을 제안한다. 업데이트 기록은 함수의 호출 문맥에 독립적으로 메모리 상태를 요약할 수 있을 뿐만 아니라, 메모리 반응이 일어난 순서에 관한 정보를 유지할 수 있다. 업데이트 기록의 이러한 특성은 모듈단위 분석을 정형화하는데 효과적으로 사용되었을 뿐만 아니라, 분석의 정확도를 높이기 위해 죽은 메모리 반응 또는 관련된 별칭 문맥을 구분하는 데에도 효과적으로 사용될 수 있었다.
본 논문에서는 프로세서 중심 컴퓨터 구조에서 개발된 MPI 병렬 프로그램을 수정하지 않고 메모리 중심 컴퓨터 구조에서 더 효율적으로 수행시키는 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 기술은 메모리 중심 컴퓨터 구조가 가지는 빠른 대용량 공유 메모리 특징을 이용하여 MPI 표준 라이브러리 함수가 수행하는 네트워크 통신을 통한 느린 데이터 전달을 공유 메모리를 통한 빠른 데이터 전달로 대체하여 효율성을 얻는다. 본 연구에서 제안한 기술은 두 개의 프로그램에 구현되었다. 첫 번째 프로그램은 MC-MPI-LIB라고 불리는 수정된 MPI 라이브러리인데 이는 기존 MPI 표준 라이브러리 함수의 의미를 유지하면서 메모리 중심 컴퓨터 구조에서 더 효율적으로 수행한다. 두 번째 프로그램은 MC-MPI-SIM이라고 불리는 시뮬레이션 프로그램인데 이는 프로세서 중심 컴퓨터 구조 상에서 메모리 중심 컴퓨터 구조의 수행을 시뮬레이션한다. 본 논문에서 제안한 기술은 도커 가상화 상에서 구현된 분산 시스템 환경에서 개발하고 시험하였다. 다수의 MPI 병렬 프로그램을 이용하여 제안한 기술의 성능을 측정한 결과 메모리 중심 컴퓨터 구조에서 더 높은 성능으로 수행 가능함을 보였으며, 특히 통신 오버헤드 비율이 높은 MPI 병렬 프로그램의 경우 매우 높은 성능으로 수행 가능하다는 점을 확인하였다.
OOB(Out-Of-Bounds)는 힙 메모리에서 발생하는 취약점 중 가장 강력한 취약점 중 하나이다. OOB 취약점을 이용하면 Array의 길이를 속여 해당 길이만큼의 메모리를 읽기 혹은 쓰기가 가능하기 때문에 공격자는 기밀 정보에 대한 무단 액세스를 악용할 수 있다. 본 논문에서는 동적 기호 실행과 쉐도우 메모리 테이블을 활용하여 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 힙 메모리 할당 및 해제 함수 후킹을 통해 쉐도우 메모리 테이블을 구축한다. 이후 메모리 액세스가 발생할 때, 쉐도우 메모리를 참조하여 OOB가 발생할 수 있는지를 판단하고, 발생 가능성이 존재할 경우 크래시를 유발하는 테스트케이스를 자동으로 생성한다. 제안하는 방법을 활용할 경우, 취약한 블록 탐색에 성공한다면 반드시 OOB를 유발하는 테스트케이스를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 전통적인 동적 기호 실행과는 다르게 명확한 목표 지점을 설정하지 않더라도 취약점 탐색이 가능하다.
오늘날 마이크로소프트사의 윈도우즈 운영체제는 가장 널리 사용되고 있고 인터넷 뱅킹, 게임 등 수많은 응용들에 널리 활용되고 있다. 윈도우즈 운영체제가 제공하는 커널 함수들은 실행되고 있는 임의의 프로세스들의 메모리 접근, 키보드 입출력 검사, 그래픽 출력 검사 등을 수행할 수 있기 때문에 많은 해킹 프로그램들이 이 기능들을 악용하여 메모리 해킹, 키보드 해킹, 불법적 게임 자동사냥 도구 제작 등의 목적으로 악용하고 있는 실정이다. 기존 보안 방식은 커널 데이터 구조나 커널 함수의 시작 부분의 변형을 검사하는 방식으로 해킹 프로그램의 존재 여부를 판별한다. 본 논문에서는 기존 보안 방법의 문제점을 지적하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 방식을 제안한다. 이 방식은 시스템 서비스 디스패쳐 코드를 변형하는 방식으로 기본 보안 방식의 문제점을 보완할 수 있다. 이 서비스 디스패쳐 코드를 해킹 프로그램이 활용하게 되면 기존 보안 프로그램이 해킹 행위를 검출하지 못한다. 따라서 커널 데이터 구조나 커널 함수의 시작 부분뿐만 아니라 디스패쳐 코드의 변형 또한 보안 프로그램에서 검출해야 해야 한다.
최근 고속 스토리지의 활성화로 인해 하드디스크를 전제로 설계된 메모리 관리 시스템에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문은 고속 스토리지 환경에서 메모리 접근 시간이 페이지 크기에 민감한 점을 관찰하고, 그 이유가 페이지 폴트율보다 TLB 미스율이 메모리 접근시간에 미치는 영향력이 커졌기 때문임을 확인하였다. 또한, TLB 미스율과 페이지 폴트율이 페이지 크기 변화에 따라 상충관계를 나타냄을 확인하고 이를 모델링하는 함수를 설계하였다. TLB 미스율의 경우 파워 피팅을 통한 모델링을 하였으며, 페이지 폴트율의 경우 2개의 항을 가진 지수 피팅을 통한 모델링을 하였다. 검증 실험을 통해 설계된 모델 함수에 의한 예측치가 실제 결과값을 잘 반영함을 확인하였다.
컴퓨터 상에서 집합, 트리, 그래프 등의 이산 객체(discrete object)는 메모리 주소와 같은 정수 값으로 표현되어 왔다. Succinct 표현(succinct representation)은 이산 객체를 이진화 하여 표현하는 방법으로, 정수 값으로 표현된 이산객체보다 적은 공간에 저장된다. Succinct 표현의 데이터는 이산 객체의 개별적 저장 위치를 파악하기 위해서rank와 select함수가 기본적으로 필요하다. rant와 select함수를 MBRAM 모델 상에서 O(1)시간에 계산하는 알고리즘이 제시되었다. MBRAM 모델은 비트연산을 unit cost로 수행하는 모델이다. 그러나 범용 컴퓨터는 바이트 단위의 기본 명령어를 제공하므로 비트연산을 unit cost에 수행할 수 없다. 본 논문은 범용 컴퓨터에서 효율적으로 rank함수를 구현하는 방법을 제시한다. rank함수의 효율적인 구현은 FM-index 등의 패턴 검색에 유용하다.
프로그램 언어의 수행순서는 종속성으로 인해 결정된다. 병렬 수행을 위해서는 수행 단위 사이의 종속성을 제거해야 한다. 함수 간의 종속성을 발생시키는 주요 요인으로는 전역 변수가 있다. 본 논문의 자동 병렬 수행 시스템은 순차 C언어 프로그램을 병렬 수행하여 순차 C언어 프로그램과 동일한 결과를 내게 한다. 전역 변수를 위한 프레임이 프로세서 내의 지역 메모리에 할당되며 전역 변수의 최종 결정 값을 프로세서 간에 메시지로 전달하고 복사하여 전역변수의 부작용이 발생하지 않도록 한다. 또한 피호출 함수가 수행중인 호출 함수에서는 최종 결정된 전역 변수의 값을 피호출 함수로부터 받아오기까지는 전역 변수를 참조할 수 없고 봉쇄 상태가 되는데 피호출 함수가 복귀하지 않아도 전역 변수에 대해 더 이상의 값 변경이 없음을 알게 되면 곧바로 그 값을 호출 프로세서에 전달함으로써 전역 변수 참조로 인한 수행 지연을 최대한 줄이는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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