• Smart Media Journal
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• v.8 no.1
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• pp.19-26
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• 2019

At the opening ceremony of 2018 Winter Olympics in PyeongChang, an unknown cyber-attack occurred. The malicious code used in the attack is based on in-memory malware, which differs from other malicious code in its concealed location and is spreading rapidly to be found in more than 140 banks, telecommunications and government agencies. In-memory malware accounts for more than 15% of all malicious codes, and it does not store its own information in a non-volatile storage device such as a disk but resides in a RAM, a volatile storage device and penetrates into well-known processes (explorer.exe, iexplore.exe, javaw.exe). Such characteristics make it difficult to analyze it. The most recently released in-memory malicious code bypasses the endpoint protection and detection tools and hides from the user recognition. In this paper, we propose a method to efficiently extract the payload by unpacking injection through IDA Pro debugger for Dorkbot and Erger, which are in-memory malicious codes.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.600-603
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• 2008

In this paper, a new circuit design named memory-in-pixel for low power consumption of the liquid crystal display (LCD) is presented. Since each pixel has a memory, it is able to express 8 color grades using the data saved in the memory without the operation of the gate and source driver ICs so that it can reduce the power consumption of the LCD panel. A memory circuit consists of modified S-R flip-flop (NAND-type) implemented in the pixel, which can supply AC bias for operating the liquid crystal (LC) with the interlocking clocks (CLK_A and CLK_B). This circuit is more complex than the inverter-type memory circuit, but it has lower power consumption of approximately 50% than the circuit. We have investigated the power consumption both NAND and inverter-type memory circuit using a Smart SPICE for the resolution of $96{\times}128$. The estimated power consumption of the inverter-type memory was about 0.037mW. On the other hand, the NAND-type memory showed power consumption of about 0.007mW.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.1
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• pp.33-41
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• 2013

64bit 범용 서버의 활용 확산, 메모리 가격의 하락 등 하드웨어의 발전과 실시간성을 요구하는 응응 분야의 확대로 인해 인-메모리 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 인-메모리 컴퓨팅 기술은 응용 서비스의 클라우드화, 모바일화, 글로벌화로 인해 발생하는 익스트림 트랜잭션의 고성능 처리를 지원하기 위한 기반 기술로 활용이 확대되고 있다. 또한 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서 빅데이터라는 원석을 보석으로 가공하는 데 있어서 실시간성을 제공하기 위한 기반 플랫폼으로서 활용이 시도되고 있다. 본고에서는 고성능 트랜잭션 처리를 필요로 하는 통신, 금융 등 특정 분야에서 주로 활용되던 인-메모리 DBMS(Datbase Management System) 기술이 익스트림 트랜잭션 서비스 환경, 빅데이터 실시간 분석 환경 등 새로운 서비스 환경을 지원하기 위한 기술 발전 동향에 대해 조사한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.5
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• pp.245-258
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• 2001

VLIW에서는 프로그램 코드를 병렬화 하는 작업이 모두 컴파일러에 의해서만 이루어진다. 따라서 병렬로 수행될 연산어들을 명시적으로 나타내 주어야 하며, 이를 위한 명령어 인코딩 방식으로 전개 인코딩 방식과 압축 인코딩 방식이 사용되어 왔다. 각 인코딩 방식들은 명령어의 적재 및 검색을 위해 서로 다른 캐쉬 구조를 필요로 하는데, 전개 인코딩 방식으로 비압축 캐쉬를 압축 인코딩 방식으로 압축 캐쉬를 사용하고 있다. 그러나 이들은 각각 무효 연산어로 인한 메모리 활용 효율 저하와 복원 과정으로 인한 명령어 인출 오버헤드의 증가라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 부분적으로 명령어 길이를 일정하게 유지하는 부분 압축 인코딩을 사용해 메모리 활용 효율을 높이는 동시에 명령어 인출 오버헤드를 줄일 수 있는 분할 캐쉬 구조를 제안한다. 각 캐쉬 구조를 구현하는데 필요한 칩 영역을 계산하여, 분할 캐쉬가 비교적 비용 효율적인 캐쉬 구조임을 확인하였다. 모의 실험을 통한 메모리 활용 효율 측정 결과 하드웨어 비용의 증가를 고려하더라도 분할 캐쉬는 비압축 캐쉬에 비해 최고 약 3배의 메모리 활용 효율을 얻을 수 있었다. 각 캐쉬 구조를 일차 캐쉬로 하는 VLIW 시스템들의 성능 측정 결과는 TCSC(블록 집중형 분할 캐쉬)를 사용한 시스템이 비용 대비 성능 면에서 가장 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.237-240
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• 2003

Efficient memory management is one of the most crucial requirement of lava virtual machine. In Java, memory is allocated everytime when a new instance of class is created or when a method is called. The allocated memory is freed when the instance is no longer used, or when the called method is returned. In this paper we have examined the memory management scheme applied to the simpleRTJ lava virtual machine. The simpleRTJ has such a distinguished characteristic in its memory management scheme that the size of all instances are forced to be the same and the size of stack frames of all methods be the same, respectively. We present in this paper the scheme thoroughly and analyze its anticipated performance qualitatively.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.27 no.4
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• pp.775-783
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• 2017

As interest in cloud computing grows, the number of users using cloud computing services is increasing. However, cloud computing technology has been steadily challenged by security concerns. Therefore, various security breaches are springing up to enhance the system security for cloud services users. In particular, research on detection of malicious VM (Virtual Machine) is actively underway through the introspecting virtual machines on the cloud platform. However, memory analysis technology is not used as a monitoring tool in the environments where multiple virtual machines are run on a single server platform due to obstructive monitoring overhead. As a remedy to the challenging issue, we proposes a computationally efficient instance memory introspection scheme to minimize the overhead that occurs in memory dump and monitor it through a partial memory monitoring based on the well-defined kernel memory map library.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.67-68
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• 2016

최근 빅 데이터를 이용한 시스템들이 여러 분야에서 활발히 이용되기 시작하면서 대표적인 빅데이터 저장 및 처리 플랫폼인 하둡(Hadoop)의 기술적 단점을 보완할 수 있는 다양한 분산 시스템 플랫폼이 등장하고 있다. 그 중 아파치 스파크(Apache Spark)는 하둡 플랫폼의 속도저하 단점을 보완하기 위해 인 메모리 처리를 지원하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 오픈 소스 분산 데이터 처리 플랫폼이다. 하지만, 아파치 스파크의 작업은 메모리에 의존적이므로 제한된 메모리 환경에서 전체 작업 성능은 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 메모리 용량에 따른 아파치 스파크 성능 비교를 통해 아파치 스파크 동작을 위해 필요한 적정 메모리 용량을 확인한다.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.4
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• pp.71-79
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• 2023

In this paper, we analyze the characteristics of machine learning workloads and, based on them, propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads. The core of machine learning workload is model training, and model training is a computationally intensive task. Performing machine learning workloads in a Kubernetes-based cloud environment in which the computing framework and storage are separated can effectively allocate resources, but delays can occur because IO must be performed through network communication. In this paper, we propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads performed in such an environment. In particular, we propose a new method of precaching data required for machine learning workloads into the distributed in-memory cache by considering Kubflow pipelines, a Kubernetes-based machine learning pipeline management tool.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.533-534
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• 2018

이 논문에서는 클러스터의 다수 노드의 메모리를 블록 스토리지로 가상화하는 분산 인-메모리 스토리지 기술을 개발한다. 이때 클러스터를 구성하는 어떤 노드가 고장이 나더라도 지속적으로 스토리지에 접근할 수 있는 내장애성을 갖도록 한다. 또한, 실험을 통해서 개발한 분산 인-메모리 스토리지의 성능을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.361-364
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• 2011

본 논문의 목표는 크게 두 가지이다. 하나는 2010년에 개발한 메신저 자동번역 시스템을 소개하는 것이고, 다른 하나는 메신저 대화체 문장을 더욱 고품질로 번역하기 위한 구조화된 번역 메모리(Structured Translation Memory)를 소개하는 것이다. 구조화된 번역 메모리는 기존의 문자열 기반의 번역 메모리와 자동 번역 시스템의 경계를 허무는 개념으로 구조를 표현하는 계층적 번역 메모리들로 구성된다. 구조화된 번역 메모리는 문자열 번역 메모리, 원형 어휘로 구성된 번역 메모리, 고유명사가 청킹된 번역 메모리, 날짜/숫자가 청킹된 번역 메모리, 기본명사구가 청킹된 번역 메모리, 문장 패턴 번역 메모리로 단계적으로 구성된다. 구조화된 번역 메모리를 적용하기 전의 2010년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 번역률이 81.67%였던 반면에, 구조화된 번역 메모리를 적용하려는 2011년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 시물레이션 번역률은 85.25%인 것으로 평가되었다. 따라서 구조화된 번역 메모리를 적용하였을 때는 기존의 번역률보다 3.58% 향상할 것으로 예측된다.