• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.19-26
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• 2019

2018년 평창 동계 올림픽 개막식에서 출처를 알 수 없는 사이버공격이 발생하였다. 해당 공격에서 사용된 악성코드는 인 메모리 악성코드로 기존 악성코드와 은닉하는 장소가 다르며, 140개 이상의 은행, 통신, 정부 기관에서 발견될 정도로 빠르게 확산되고 있다. 인 메모리 악성코드는 전체 악성코드의 15%이상을 차지하며 매우 심각한 피해를 주고 있다. 비휘발성 저장장치로 알려진 하드디스크에 자신의 정보를 저장하는 것이 아닌 휘발성 저장장치 인 램의 특정 메모리영역인 프로세스에 삽입하여 악성행위를 일으키는 악성코드를 인 메모리 악성코드라고 지칭한다. 결과적으로 자신의 정보를 남기지 않아 메모리 탐지 도구를 우회하여 악성코드 분석가들의 분석을 어렵게 한다. 또한 현대 메모리는 갈수록 크기가 증가해 메모리 탐지 도구를 사용하여 메모리전체를 보기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 악성코드인 Dorkbot과 Erger를 대상으로 IDA Pro 디버거를 통해 인젝션을 언 패킹하여 효율적으로 페이로드를 산출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.600-603
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• 2008

본 논문은 액정 표시 소자 (liquid crystal display, LCD)의 저소비 전력을 위한 새로운 메모리-인-픽셀 회로 설계를 제안한다. 각 픽셀 (화소)이 한 개의 메모리를 가지고 있기 때문에 이러한 회로는LCD동작을 위해 게이트와 소스 구동 회로의 동작 없이도 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 8컬러를 표현할 수 있다. 즉 구동 회로의 동작 없이도 각 화소에 내장된 메모리를 이용하여 데이터를 표현할 수 있기 때문에 LCD패널의 소비전력을 줄일 수 있다. 각 메모리 회로는 각 화소에 내장된 수정된 S-R플립플롭(NAND형)으로 구성되어 있고, 플립플롭은 겹치지 않는 클럭 CLK_A와 CLK_B를 이용하여 교류 바이어스를 공급한다. NAND형은 인버터형 메모리에 비해 회로는 더 복잡하지만, 약 50%의 더 낮은 소비전력 특성을 가진다. $96{\times}128$의 해상도를 가진 LCD패널에 대해 인버터형 메모리가 0.037 mW의 소비전력을 보인 반면 제안된 메모리 회로는 단지 0.007mW의 우수한 소비전력을 보였다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권1호
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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.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권5호
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.237-240
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• 2003

효율적 메모리 관리는 자바가상기계의 핵심 조건 중 하나이다. 자바에서는 새로운 인스턴스가 생성되거나 메소드가 호출될 때마다 메모리의 할당이 이루어진다. 반면 더 이상 사용되지 않는 인스턴스를 위한 메모리는 자동적으로 회수되며, 호출된 메소드가 복귀될 때마다 메모리도 회수된다. 본 논문에서는 특히 simpleRTJ 자바가상기계에서 적용된 메모리 관리기법에 대해 연구하였다. simpleRTJ는 모든 인스턴스의 크기를 동일하게, 또한 메소드 호출 시 생성되는 스택 프레임의 크기를 모두 동일하게 통일한다는 특징을 갖는다. 우리는 simpleRTJ에서 적용된 이 기법에 대해 상세히 고찰해 보며 이 기법의 성능에 대해서 정성적 분석을 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.775-783
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• 2017

클라우드 컴퓨팅 기반의 인프라 구축이 활성화됨에 따라, 안전성과 보안성이 강화된 클라우드 구축을 위한 기술이 큰 화두로 인식되고 있다. 이에 대한 방안으로써, 클라우드 사용자 인스턴스의 시스템 보안 강화를 위한 다양한 보안 솔루션이 등장하고 있다. 특히 인스턴스(가상머신)의 메모리 분석을 통한 악성코드 분석 및 탐지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 메모리 분석을 통한 보안 모니터링 기술은 메모리 덤프 시 수반되는 연산 오버헤드로 인해 다수의 인스턴스가 하나의 물리적 서버 노드에서 구동되는 클라우드 플랫폼과 같은 환경으로의 적용에 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 메모리 덤프 시 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위해 악성코드 분석 및 탐지에 필요한 인스턴스 메모리의 특정 부분을 모니터링 하는 기술을 제안하고, 부분 메모리 모니터링 기반 악성코드 탐지 시스템을 통해 제안 기술의 실효성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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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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• 제11권4호
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• pp.71-79
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• 2023

이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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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.