• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.252-254
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• 1998

본 연구는 반도체 검사 장비를 국산화하는 프로젝트의 일환 중에서 메모리 칩의 무결성을 검사하는데 사용되는 메모리 테스트 장비의 소프트웨어 개발에 중점을 둔 것이다. 기존에 발표된 프로그램은 자체 개발된 것 없이 외국의 프로그램을 들여와 단지 운영만을 하는 수준이었다. 더욱이 프로그램들도 text모드 하에서만 구동되는 프로그램이었다. 하지만, 본 연구에서는 새로운 컴퓨팅 환경에서 운영될 수 있도록 윈도우즈 하에서 GUI(Graphic User Interface)에 기반한 새로운 TDL 컴파일러를 개발하였다. 개발된 프로그램은 Test Data를 기술하는데 더 효과적이었으며 오류를 검사하고 수정하는데도 큰 효과를 가져다 주었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.8A
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• pp.1218-1226
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• 1999

In decoding the turbo codes, the sliding window BCJR algorthm, derived from the BCJR algorithm, permits a continuous decoding of the coded sequence without requiring trellis fermination of the constituent codes and uses reduced memory span. However, the number of computation required is greater than that of BCJR algorithm and no study on the effect of the window length has been reported. In this paper, we propose an eddicient sliding window type scheme which maintains the advantages of the conventional sliding window algorithm, reduces its computational burdens, and improves is BER performance. A guideline is first presented to determine the proper window length and then a computationally efficient sliding window BCJR algorithm is obtained by allowing the window to be forwarded in multi-step. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the conventional sliding window BCJR algorithm with reduced complexity. It gains 0.1dB SNR improvements over the conventional method for the constraint length 3 and BER $10^{-4}$

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.6
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• pp.884-893
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• 2009

Recently, malicious attacks for Windows operate through Window API hooking in the Windows Kernel. This paper presents the API hooking attack and protection techniques based on Windows kernel. Also this paper develops a detection tool for Windows API hooking that enables to detect dll files which are operated in the kernel. Proposed tool can detect behaviors that imports from dll files or exports to dll files such as kernel32.dll, snmpapi.dll, ntdll.dll and advapidll.dll, etc.. Test results show that the tool can check name, location, and behavior of API in testing system.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.16 no.1
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• pp.87-96
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• 2006

In this paper, we examine general digital evidence collection process which is according to RFC3227 document[l], and establish specific steps for memory information collection. Besides, we include memory dump process to existing digital evidence collection process, and examine privacy information through dumping real user's memory and collecting pagefile which is part of virtual memory system. Especially, we discovered sensitive data which is like password and userID that exist in the half of pagefiles. Moreover, we suggest each analysis technique and computer forensic process for memory information and virtual memory.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.365-369
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• 2009

Overlapping windows are generally used for queries to process continuous data streams. Nevertheless, existing approaches discussed join algorithms only for basic types of windows such as tumbling windows and tuple-driven windows. In this paper, we propose an efficient join algorithm for overlapping windows, which are considered as a more general type of windows. The proposed algorithm is based on an incremental window join. It focuses on producing join results continuously when the memory overflow frequently occurs. It consists of (1) a method to use both of the incremental and full joins selectively, (2) a victim selection algorithm to minimize latency of join processing and (3) an idle time professing algorithm. We show through our experiments that the selective use of incremental and full joins provides better performance than using one of them only.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.454-456
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• 2002

한국어의 비재귀 명사구 즉 기반 명사구(basehp)를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 한개의 주어진 학습 알고리즘에 대해 문맥 윈도우의 크기와 문맥 윈도우의 위치를 달리해 가면서 학습시킨다 이러한 방법을 통해 서로 다른 정보를 바탕으로 한 기반 명사구 인식을 수행할 수 있으며, 그 결과서로 다른 여러 개의 결과들을 생성할 수 있다. 본 논문에에서는 이렇게 얻어진 여러 개의 인식 결과들을 적절한 방법으로 결합하여 한국어에서 91% 이상의 높은 기반명사구 인식 정확도를 얻어낼 수 있다. 15만 단어 규모의 국어정보베이스의 말뭉치를 사용했으며 , 학습 알고리즘으로는 메모리 기반 학습 알고리즘 (memory-based learning)을 이용하여 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.285-285
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• 2011

최근 반도체 소자의 미세화에 따라, 단채널 효과에 의한 누설전류 및 소비전력의 증가 등이 문제되고 있다. 대표적인 휘발성 메모리인 dynammic random access memory (DRAM)의 경우, 소자의 집적화가 진행됨에 따라 저장되는 정보의 양을 유지하기 위해 캐패시터영역의 복잡한 공정을 요구하게 된다. 하나의 캐패시터와 하나의 트랜지스터로 이루어진 기존의 DRAM과 달리, single transistor (1T) DRAM은 silicon-on-insulator (SOI) 기술을 기반으로 하여, 하나의 트랜지스터로 DRAM 동작을 구현한다. 이러한 구조적인 이점 이외에도, 우수한 전기적 절연 특성과 기생 정전용량 및 소비 전력의 감소 등의 장점을 가지고 있다. 또한 strained-Si 층을 적용한 strained-Silicon-On-Insulator (sSOI) 기술을 이용하여, 전기적 특성 및 메모리 특성의 향상을 기대 할 수 있다. 본 연구에서는 sSOI 기판위에 1T-DRAM을 구현하였으며, impact ionization과 gate induced-drain-leakage (GIDL) 전류에 의한 메모리 구동 방법을 통해 sSOI 1T-DRAM의 메모리 특성을 평가하였다. 그 결과 strain 효과에 의한 전기적 특성의 향상을 확인하였으며, GIDL 전류를 이용한 메모리 구동 방법을 사용했을 경우 낮은 소비 전력과 개선된 메모리 윈도우를 확인하였다.

• Electrical & Electronic Materials
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• v.6 no.4
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• pp.330-338
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• 1993

Channel의 폭과 길이가 15 x 15.mu.m, 15 x 1.5.mu.m, 1.9 x 1.7.mu.m인 비휘발성 SNOSFET EEPROM 기억소자를 CMOS 1 Mbit 설계규칙에 의하여 제작하고 체널크기에 따른 $I_{D}$- $V_{G}$특성 및 스위칭 특성을 조사하여 비교하였다. 게아트에 전압을 인가하여 질화막에 전하를 주입시키거나 소거시킨 후 특성을 측정한 결과, 드레인전류가 적게 흐르는 저전도상태와 전류가 많이 흐르는 고전도상태로 되는 것을 확인하였다. 15 x 15.mu.m의 소자는 전형적인 long channel특성을 나타냈으며 15 x 1.5.mu.m, 1.9 x 1.7.mu.m는 short channel특성을 보였다. $I_{D}$- $V_{G}$ 특성에서 소자들의 임계 문턱전압은 저전도상태에서 $V_{W}$=+34V, $t_{W}$=50sec의 전압에서 나타났으며 메모리 윈도우 폭은 15 x 15.mu.m, 15 x 1.5.mu.m, 1.9 x 1.7.mu.m의 소자에서 각각 6.4V, 7.4V, 3.5V였다. 스위칭 특성조사에서 소자들은 모두 논리스윙에 필요한 3.5V 메모리 윈도우를 얻을 수 있었으며 논리회로설계에 적절한 정논리 전도특성을 가졌다.특성을 가졌다.다.다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.2
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• pp.71-82
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• 2011

Live data in physical memory can be acquired by live forensics but not by harddisk file-system analysis. Therefore, in case of forensic investigation, live forensics is widely used these days. But, existing live forensic methods, that use command line tools in live system, have many weaknesses; for instance, it is not easy to re-analyze and results can be modified by malicious code. For these reasons, in this paper we explain the Windows kernel architecture and how to analyze physical memory dump files to complement weaknesses of traditional live forensics. And then, we design and implement the Physical Memory Dump Explorer, and prove the effectiveness of our tool through test results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.86-87
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• 2013

최근 가상화 기술에 대한 많은 관심과 연구들로 인해 가상 머신은 물리(Native) 머신에 가까운 성능을 보이며 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 하지만 GPU 와 같은 그래픽 하드웨어에 대한 장치 가상화는 다른 가상화 기법에 비해 연구가 미흡한 상태로 가상화 환경에서의 영상처리에 걸림돌이 되고 있다. 가상화 환경에서의 영상처리는 기존의 X 윈도우 시스템을 이용하여 영상을 처리하는데, 이는 2D 영상처리에 최적화 되어 있어서 3D 영상을 처리하는데 성능의 한계 보일 뿐만 아니라 가상 머신에서 메모리가 중복으로 복사되면서 낮은 성능 보여주고 있다. 제안하는 장치 가상화 프레임워크는 기존의 메모리의 중복 복사를 제거하면서 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 가상화 환경에서 GPU 성능 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크를 제안하고 평가를 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.