공유메모리 다중프로세서 시스템은 전체적인 시스템 이용률을 높이기 위하여 병렬 작업시 시분할(time-sharing), 공간분할(space-sharing), 갱스케줄링과 같은 프로세서 자원 공유 기법을 사용한다. 최근에는 주어진 작업의 병렬 코드 부분의 실행을 위해서 시스템 작업부하를 기준으로 프로세서의 수를 동적으로 조절하는 루프단계 프로세스 제어(LLPC)할당 기법이 제안되었다. 이 기법은 작업에 가능한 많은 프로세서를 할당하기 때문에, 나중에 도착하는 작업의 병렬부분을 수행해야 할 프로세서를 남겨 두지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 작업부하량, 작업수행예상시간, 프로세스의 수를 퍼지화하여 시스템의 부하량에 따른 퍼지규칙으로 새로운 프로세서 할당 기법인 FPA(Fuzzy-based Processor Allocation)를 제안한다. 또한, 시스템의 과부하 없이 각 작업에 대한 최대한의 병렬 가능성을 제공함으로써 기존의 할당 기법에 비해 우수한 성능을 보인다.
액티브 네트워크는 패킷이 목적지에 도착하기 전에 거치게되는 중간노트에서 새로운 정책이나 코드를 추가하여 프로그램을 실행시킬 수 있는 소프트웨어 기반 차세대 네트워크이다. 이러한 액티브 네트워크 환경에서는 다이나믹하게 패킷을 처리할 수 있지만 중간 노드에서 패킷을 처리하기 위해서는 그 노드의 자원을 사용해야 한다. 따라서 액티브 네트워크에서는 기존의 네트워크와는 달리 중간노트의 자원에 접근함으로써 발생하게 되는 네트워크 보안상의 문제점들을 고려하지 않으면 안 된다. 본 논문에서는 액티브 네트워크 환경에서 액티브 노드의 자원에 접근 시 발생되는 보안상의 문제점들을 해결하기 위한 보안 강화 엔진을 제안하고, 보안 강화 엔진 내에 보안, 인증, 권한부여 모듈을 두어 액티브 네트워크 환경에 노출되어있는 악의적인 위협 요소들로부터 보호하고자 한다.
본 논문에서는 고속 대용량 ATM교환기에 쓰이는 스위칭소자들 중 서로 관련 있는 두 종류의 칩을 MCM기술을 이용하여 하나의 칩으로 구현하고 그 기능을 검증하였다. MCM은 소형화와 이종간 소자의 결합이 주목적으로 개발된 기술로서 하나의 패키지 상에 다양한 칩들을 실장 함으로써 칩간 지연시간이 시스템 성능향상을 가져오며 고성능화와 소형화가 시스템 개발에 도움으로 주는 기술로 각광을 받고 있는 기술이다. 고속 대용량화를 위해 구현된 MCM 스위칭 칩의 기능 검증을 위하여 기존에 개발된 칩들의 VHDL코드를 가지고 시뮬레이션 모델을 생성하였고, 시뮬레이션을 통해 모델링된 패턴의 입출력 값을 얻었다. 칩 테스트 장비에 패턴 값을 입력하여 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 동작성능을 평가하였다. 본 연구에서 실행된 시뮬레이션은 SUN 워크스테이션 상에서 Synopsys툴을 사용하였고, 칩의 기능 시험은 Trillium장비를 사용하였다. 본 연구를 통하여 시뮬레이션을 통해 얻은 결과와 시험장비를 통해 얻은 결과를 비교한 결과 처음에 목적한 패턴의 시험에 대한 기능들이 일치됨을 알았다.
최근에 제조되는 스마트폰들이 점점 다양한 인터페이스 장비와 사용자 주변 환경을 인식하는 센서 장비를 포함하게 되면서, 어플리케이션을 개발 시 주어진 장비들을 활용함으로 인해 증가된 개발 및 테스팅 복잡도를 효과적으로 제어하는 것이 중요하게 되었다. 이는 기존의 이벤트 기반 혹은 사용자가 지정한 입력만을 사용하여 테스트를 수행하는 연구로는 한계가 있음을 의미하며 대상 어플리케이션과 상호작용하는 주변 기기를 특정하여 이들로부터 구체적인 실행 환경 조합을 체계적으로 생성하는 연구가 필요하고 할 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 어플리케이션과 함께 배포되는 퍼미션 정보를 기반으로 어플리케이션의 기능에 영향 주는 주변 기기들을 분석한 후 이를 기반으로 외부 환경 조건들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 마지막으로 오픈소스에 본 연구기법을 적용하여 코드 커버리지가 향상됨을 보임으로써 본 연구의 효과성을 검증하였다.
최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.
교육 장소에서 실제 수업하거나, 시뮬레이션 환경에서 교육하는 방법에 대한 방향이 제시되고 있다. 4차 산업혁명 이후에 다양한 분야의 산업 발전이 이루어지고 있고, 특히 IoT와 관련된 교육이 실행되고 있는 실정이다. 제안 모델은 3D 환경에서의 시뮬레이션 시스템을 응용하여 큰 비용 없이 다양한 IoT 시스템을 간접적으로 구축하여 교육할 수 있는 모델로서, 아두이노 플랫폼을 기반으로 가상 리모트 IO를 구현하였으며, 이를 통하여 교육을 위한 시스템 구축비용의 경감과 시스템을 간접적으로 구축하여 학습할 수 있는 모델이다. 또한 교육과 관련된 콘텐츠들을 다양하게 실습할 수 있다. 테스트 코드를 작성하여 실제 시스템과 가상의 시스템과의 동작 일치성을 확인하였다.
웹 어셈블리는 웹 브라우저 자바스크립트의 성능 향상을 위해 설계된 새로운 바이너리 표준이다. 웹 어셈블리는 효율적인 실행 및 간결한 표현과 여러 언어를 바탕으로 작성된 코드를 네이티브에 가까운 속도로 구동될 수 있는 새로운 웹 표준으로 자리 잡고 있다. 하지만 현재 웹 어셈블리 취약성 검증은 웹 어셈블리 인터프리터 언어에 제한되어 있으며, 웹 어셈블리 바이너리 자체에 대한 취약성 검증은 부족한 상황이다. 따라서 웹 어셈블리의 자체적인 안전성 검증이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 먼저 웹 어셈블리의 구동 방식과 현재 웹 어셈블리의 안전성 검증 방법에 대해서 분석한다. 또한 기존에 발생하였던 웹 어셈블리 안전성 검증 방식에 대해 살펴보고, 이에 따른 기존 안전성 검증 방식의 한계점을 분석한다. 최종적으로 기존 안전성 검증 방법의 한계점을 극복하기 위한 웹 어셈블리 API 기반 퍼징 방법을 소개한다. 이는 기존 안전성 검증 도구로 탐지할 수 없었던 크래시를 탐지함으로써 제안하는 퍼징의 효용성을 검증한다.
애플의 어플리케이션 마켓인 App Store에 어플리케이션을 등록하기 위해서는 애플 검증 센터를 통해 엄격한 검증 과정을 통과해야 한다. 그렇기 때문에 스파이웨어 어플리케이션의 유입이 까다롭다. 하지만 정상적인 어플리케이션의 취약점을 통해서도 악성코드가 실행될 수 있다. 이러한 공격을 방지하기 위해서는 어플리케이션에서 발생할 수 있는 잠재적 취약점을 패치하기 위해 조기에 발견하고 분석하는 연구가 필요하다. 잠재적 취약점을 증명하기 위해서는 취약점의 근본 원인을 파악하고 악용 가능성을 분석해야 한다. iOS 어플리케이션을 분석하는 도구로는 개발 도구인 Xcode에 내장되어 있는 LLDB라는 이름의 디버거를 활용할 수 있다. LLDB에는 다양한 기능이 존재하며 이 기능들은 API로도 제공되어 Python에서도 사용이 가능하다. 따라서 본 논문에서 LLDB API를 활용하여 iOS 어플리케이션의 잠재적 취약점을 효율적으로 분석하는 방법에 대해 제안한다.
악성 코드의 일종인 랜섬웨어는 공격 방법이 다양해지고 복잡해지고 있다. 기존 랜섬웨어가 이메일 또는 특정 사이트를 통해 유포 및 감염시키는 것과 달리 WannaCryptor 같은 신종 랜섬웨어는 PC가 인터넷에 연결만 되어 있어도 데이터를 손상시킬 수 있다. 전 세계적으로 랜섬웨어 피해는 시시각각 발생하고 있고 이에 랜섬웨어를 탐지하고 차단하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 랜섬웨어 탐지 관련 연구는 프로세스의 특정 행위를 감시하거나 시그니처 데이터베이스를 활용하여 탐지하기 때문에 기존 랜섬웨어와 다른 동작을 보이는 신종 랜섬웨어가 실행되는 경우에는 탐지하고 차단하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 랜섬웨어가 파일시스템에서 파일에 접근하고 동작하는 방식을 분석하여 미끼 파일을 배치하여 랜섬웨어를 탐지하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법으로 랜섬웨어를 탐지하고 차단하는 실험을 진행한다.
개발자는 프로젝트 구축과정에서 빌드 되지 않는 코드를 수동으로 복구하는데 상당한 시간을 소비한다. 빌드가 실패하면 실패한 실행을 이해하고 실패 원인을 식별한 뒤, 솔루션을 구현하는 과정이 필요하다. 이러한 노력을 줄이고 프로젝트 구축을 자동화하기 위해 Gradle과 같은 빌드 도구들이 발전되어왔다. 하지만 빌드 도구들은 여전히 많은 오류를 해결하지 못하여 개발자들에게 빌드 오류를 해결하기 위한 노력을 필요로 한다. 본 연구에서는 Gradle 빌드의 성공률을 높이고 오류 해결에 필요한 노력을 줄이기 위한 솔루션 추천 방안을 제시한다. 우리는 빌드 오류를 수집하는 방법과 빌드 오류 메시지로부터 성공적인 빌드로 전환되도록 하는 방법을 제공한다. 특히 Github의 Java 프로젝트에서 수집한 296개의 빌드 오류 메시지를 솔루션으로 분류하고 89%가 솔루션이 적용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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