• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.682-684
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• 2002

최근 여러 논문에서 실 데이터 종속을 제거하기 위하여 결과 값 예상 기법을 제안하였다. 결과 값 예상 기법 중 혼합형 결과 값 예측기는 다양한 패턴을 갖는 명령어를 모두 예측함으로써 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만 하나의 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 저장되어 높은 하드웨어 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 프로파일링으로 얻어진 정적 분류 정보를 사용하여, 명령어률 예상 정확도가 높은 예측기에만 할당하여 예상 테이블 크기를 감소 시켰다. 또한 동적으로 적절한 예측기를 선택하도록 함으로써 예상 정확도를 더욱 향상 시켰다. 본 논문에서는 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 정적-동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.9%, VHT 크기를 4K로 축소한 경우 87.5%로 비슷한 예상정확도를 얻으면서 예상 테이블의 크기는 50%로 감소하였다. 또한 실행 패턴의 유형 비율에 따라 각 예측기의 VHT를 구성한 경우 예상 테이블 크기를 25%로 줄일 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.28 no.3
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• pp.605-615
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• 2018

Due to the rapid growth of the Internet of Things market, the use of the C/C++ language, which is the most widely used language in embedded systems, is also increasing. To improve the quality of code in the C/C++ language and reduce development costs, it is better to use static analysis, a software verification technique that can be performed in the first half of the software development life cycle. Many programs use static analysis to verify software safety and many static analysis tools are being used and studied. In this paper, we use Clang static analysis tool to check security weakness detection performance of verified test code. In addition, we compared the static analysis results of the test codes applied with the source obfuscation techniques, layout obfuscation, data obfuscation, and control flow obfuscation techniques, and the static analysis results of the original test codes, Analyze the detection ability impact of the Clang static analysis tool.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.129-133
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• 2001

영상에 포함된 잡음은 화질 및 영상의 압축효율을 저하시킨다. 최근 들어, 영상의 에지 성분을 효율적으로 고려하면서 잡음을 제거하기 위하여 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리즘이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 비정적 영상모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위하여 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다는 가정을 하고 있어 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려한 적응적 잡음제거 알고리즘을 제시한다. 영상신호는 비정적 평균을 가진다고 가정되며, 또한 각기 다른 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서의 공분산(co-variance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 선형 minimum mean square error 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성 및 알고리즘의 효율성을 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.4
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• pp.687-699
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• 2021

When a vulnerability occurs in a program, it is documented and published through CVE. However, some vulnerabilities do not disclose the details of the vulnerability and in many cases the source code is not published. In the absence of such information, in order to find a vulnerability, you must find the vulnerability at the binary level. This paper aims to find out-of-bounds read vulnerability that occur very frequently among vulnerability. In this paper, we design a memory area using memory access information appearing in binary code. Out-of-bounds Read vulnerability is detected through the designed memory structure. The proposed tool showed better in code coverage and detection efficiency than the existing tools.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.3_4
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• pp.160-167
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• 2003

A static shuffle-exchange network is not only useful for several parallel applications but also use less hardware than the popular multi-stage network or hypercube. Even though it has a lot of advantages, it has never been used in any implemented parallel machine. One of the reasons is there has not been any techniques to make the network fault-tolerant. In this paper multiple fault-tolerant static shuffle-exchange networks are presented. In order to recover from k faulty processing elements, a network needs at least 2 k additional processing elements and at most 4 k additional shuffle ports for each processing elements. By decomposing the k fault-tolerant static shuffle-exchange network into m identical modules, this paper shows that the reliability of the network can be increased.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.10
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• pp.1081-1086
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• 2017

A program analysis of a large-scale open-source software repository has a significant meaning in that it allows us to examine the changes and improvements of the software in repositories, and this brings more reliable results based on a large amount of programs. In this paper, we introduce a new static analysis framework WALABOA, which enables a scalable static analysis of large-scale software repositories. In addition, we show new findings from applying WALABOA, together with a module comparing the analysis results from a static analysis and a dynamic analysis, in evaluation of the field-based analysis, one of JavaScript static analysis techniques used in WALA.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.6
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• pp.1131-1139
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• 2020

The static analysis of the source code is to find the remaining security weaknesses for a wide range of source codes. The static analysis tool is used to check the result, and the static analysis expert performs spying and false detection analysis on the result. In this process, the amount of analysis is large and the rate of false positives is high, so a lot of time and effort is required, and a method of efficient analysis is required. In addition, it is rare for experts to analyze only the source code of the line where the defect occurred when performing positive/false detection analysis. Depending on the type of defect, the surrounding source code is analyzed together and the final analysis result is delivered. In order to solve the difficulty of experts discriminating positive and false positives using these static analysis tools, this paper proposes a method of determining whether or not the security weakness found by the static analysis tools is a spy detection through artificial intelligence rather than an expert. In addition, the optimal size was confirmed through an experiment to see how the size of the training data (source code around the defects) used for such machine learning affects the performance. This result is expected to help the static analysis expert's job of classifying positive and false positives after static analysis.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.1
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• pp.9-16
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• 2009

Because Grid system consists of heterogenous computing resources, which are distributed on a wide scale, it is impossible to efficiently execute applications with scheduling algorithms of a conventional parallel system that, in contrast, aim at homogeneous and controllable resources. To suggest an algorithm that can fully reflect the characteristics of a grid system, our research is focused on examining the type of information used in current scheduling algorithms and consequently, deriving factors that could develop algorithms further. The results from the analysis of these algorithms not only show that static information of resources such as capacity or the number of processors can facilitate the scheduling algorithms but also verified a decrease in efficiency in case of utilizing real time load information of resources due to the intrinsic characteristics of a grid system relatively long computing time, and the need for the means to evade unfeasible resources or ones with slow processing time. In this paper, we propose a new algorithm, which is revised to reflect static information in the logic of WQR(Workqueue Replication) algorithms and show that it provides better performance than the one used in the existing method through simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.437-440
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• 2004

자바 바이트 로드 명령어는 타입에 관한 정보를 포함하고 있다. 그러나 기본적으로 스택 기반으로 동작이 수행되기 때문에 지역 변수를 위한 명시적인 타입을 가지지 않는다. 하지만 프로그램의 최적화나 역컴파일을 위해서는 지역 변수의 타입을 아는 것이 중요하다. 본 논문은 스택을 사용하지 않는 3-주소 코드에서 지역 변수를 위한 정적 타입 추론을 구현한다. 이를 위해 본 논문에서는 SSA와 방향성 그래프를 적용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.145-148
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• 2010

본 논문에서 우리는 도로 영역과 하늘 영역, 그리고 도로와 하늘이 아닌 나머지 영역으로 분할하기 위해 동적인(dynamic) 패턴을 이용한 적응적인(adaptive) 병합 방법을 제안한다. 원본영상에서 Mean Shift 알고리즘과 라벨링(Labeling)을 수행하고 영역을 과분할 한다. 컬러에 의해서 도로와 하늘영역이 검출되지 못하는 영역을 위해서 도로 영역과 하늘 영역에서 동적인 패턴 추출한 후 매칭을 통해 유사 영역을 병합한다. 이것은 도로와 하늘의 정보를 현재 환경에서 적응적으로 추출하는 방법이다. 실험에서 정적인(static) 패턴을 사용해서 병합하는 방법과 동적인 패턴을 사용해서 병합하는 방법을 비교하였다. 그 결과, 동적인 패턴을 사용하였을 때 8.12%의 향상된 성능을 보였다.