객체지향 컴퓨터의 동적 메모리 할당을 위해 가중치 버디 시스템을 확장한 확장-가중치 버디 시스템을 제안하였다. 가중치 버디 시스템이 블럭의 크기를 $2^k와\;3*2^k$ 두가지로 제공하는데 비해 확장-가중치 버디 시스템은 블럭의 크기를 $2^k,\;3*2^k,\;5*2^k,\;7*2^k$등으로 제공한다. 이 확장은 각 블럭당 3비트의 추가 비용의 부담만으로 메모리 관리 장치를 실현할 수 있다. 그리고 본 기법과 가중치 버디 시스템을 비교 실험한 결과를 제시하였다. 확장-가중치 버디 시스템은 메모리 할당 요구 크기가 균일분포일 때 가중치 버디 시스템에 비해 내부단편화가 약 60% 정도 감소하였으며, 지수분포일 때 약 50% 정도 감소하였다. 외부단편화는 가중치 버디 시스템에 비해 본 논문에서 제안한 시스템이 크지만, 전체단편화는 지수분포시 확장-가중치 버디 시스템이 적으며 균일 분포시 두 시스템간에 큰 차가 없으므로 가중치 버디 시스템을 대체할 수 있다.
Dynamic storage allocation (DSA) is a field fairly well studied for a long time as a basic problem of system software area. Due to memory fragmentation problem of DSA and its unpredictable worst case execution time, real-time system designers have believed that DSA may not be promising for real-time application service. Recently, the need for an efficient DSA algorithm is widely discussed and the algorithm is considered to be very important in the real-time system. This paper proposes an efficient DSA algorithm called QSB (quick semi-buddy) which is designed to be suitable for real-time environment. QSB scheme effectively maintains free lists based on quick-fit approach to quickly accommodate small and frequent memory requests, and the other free lists devised with adaptation upon a typical binary buddy mechanism for bigger requests in harmony for the .improved performance. Comprehensive simulation results show that the proposed scheme outperforms QHF which is known to be effective in terms of memory fragmentation up to about 16%. Furthermore, the memory allocation failure ratio is significantly decreased and the worst case execution time is predictable.
The importance of the risk analysis tool has been recognized and its use also has been emphasized by a number of researchers recently The methodology were examined but neither algorithms nor practical applications have been implemented or practiced in Korea. In this paper, the architecture of the Buddy System, one of the automated risk assessment tools. is analyzed in depth to provide the algorithmic understanding and to promote the development of the risk analysis methodology. The Buddy System mainly uses three main factors of vulnerability, threat and countermeasures as a nucleus of the qualatative analysis with the modified loss expectancy value. These factors are identified and assessed by the separation of duties between the end user and security analyst. The Buddy System uses five axioms as its bases of assessment algorithm and the assessed vulnerability level is strictly within these axioms. Since the In-place countermeasures reduce the vulnerability level up to a certain level. the security analyst may use "what if " model to examine the impact of additional countermeasures by proposing each to reduce the vulnerability level further to within the acceptable range. The emphasis on the qualitative approach on vulnerability leveling is very well balanced with the quantitative analysis that the system performance is prominent.prominent.
수많은 로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 그리고 웹 로그 히스토리 정보에 대한 무결성이나 정보출처에 대한 인증을 적용한 웹 발신 로깅 시스템 구성실험을 한다. 회사의 이메일, 웹메일, HTTP(웹게시판, 블로그 등), FTP, Telnet 및 메신저(MSN, NateOn, Yahoo, DaumTouch, BuddyBuddy. MsLee, AOL, SoftMe)의 서버에서 웹 로그 히스토리 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.
수많은 로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 그리고 웹 로그 히스토리 정보에 대한 무결성이나 정보출처에 대한 인증을 적용한 웹 발신 로깅 시스템 구성실험을 한다. 회사의 이메일, 웹메일, HTTP(웹게시판, 블로그 등), FTP, Telnet 및 메신저(MSN, NateOn, Yahoo, DaumTouch, BuddyBuddy, MsLee, AOL, SoftMe)의 서버에서 웹 로그 히스토리 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.
동적 메모리 할당 방식은 사전에 그 메모리의 크기를 결정할 수 없는 경우에 효과적인 프로그래밍 기술이다. 하지만 메모리 조각화 문제와 최악의 경우 실행 시간을 예측할 수 없는 단점 때문에 실시간 시스템에는 거의 적용되지 않고 있다. 본 연구에서는 리눅스 기반의 실시간 시스템을 위한 동적 메모리 할당 알고리즘인 QB(Ouick-Buddy)를 제안한다 제안된 알고리즘은 작은 크기의 메모리 요구에 대해서 워드 크기별로 프리 리스트를 관리하고, 큰 크기의 메모리 요구에 대해서는 이진 버디 시스템을 이용하여 관리한다. 이 알고리즘에서는 작은 크기의 메모리 요구에 대해 완전-적합(exist-fit) 전략을 사용하여 메모리 이용 효율을 증가시킨다. 또한 큰 크기의 메모리 요구에 대해서 버디 시스템을 적용함으로써 외부 조각화를 제거시키고 처리량(throughput)을 증가시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 제안된 알고리즘과 이진 버디 시스템(binary buddy system), 빠른-적합(quick-fit)의 메모리 이용 효율성 및 메모리 조각화 율을 비교할 것이다.
인터넷 메신저는 네트워크를 통해 대화를 나누거나 데이터 등을 주고받을 때 가장 널리 쓰이는 통신수단 중 하나이다. 그러므로 디지털 포렌식 관점에서 메신저의 통신내역을 확보하는 일은 전화, 휴대폰과 같이 전통적인 통신내역을 수집하는 작업처럼 매우 중요하다. 하지만 메신저의 통신내역은 사용자 컴퓨터에 암호화되어 저장되거나 메신저 서버에 보존되기 때문에 의미 있는 데이터 수집이 쉽지 않다. 본 논문은 네이트온, 버디버디, 야후!, Mi3 메신저를 대상으로 사용자 컴퓨터에 저장된 통신내역을 복구하는 방법과 메신저 서버에 존재하는 통신내역을 열람하기 위한 인증우회기법을 제시한다.
바이트 단위 임의 접근이라는 램 특성과, 비휘발성이라는 디스크의 특성을 동시에 제공하는 FeRAM, MRAM, PRAM등의 스토리지 클래스 램(Storage Class Random Access Memory, SCRAM)이 소형 임베디드 시스템을 중심으로 점차 그 활용범위를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 SCRAM을 주기억 장치 및 보조 기억 장치로서 동시에 사용할 수 있는 차세대 통합 소프트웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 크게 스토리지 클래스 램 드라이버(SCRAM Driver)와 스토리지 클래스 램 관리자(SCRAM Manager)로 구성된다. SCRAM Driver는 SCRAM을 직접 관리하며, FAT이나 Ext2와 같은 전통적인 파일 시스템이나 버디 할당자와 같은 전통적인 메모리 관리자, 혹은 SCRAM Manager 등의 상위 소프트웨어 계층에 저수준 인터페이스를 제공한다. SCRAM Manager는 파일 객체와 메모리 객체를 통합하여 관리함으로써 이들 간에 부가적인 비용이 없는 변환을 가능케 한다. 제안된 기법은 FeRAM이 장착된 실제 시스템에서 실험되었으며, 실험 결과를 통해 SCRAM Driver가 효율적으로 전통적인 파일시스템과 메모리 관리자가 요구하는 기능을 제공할 수 있음을 보였다. 또한 기존의 파일 시스템과 메모리 관리자를 통해 각각 SCRAM을 접하는 경우보다 SCRAM Manager가 수십 배 빠른 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
디지털 컨버젼스 시대가 도래하면서 자원이 제한된 소형기기들의 사용이 비약적으로 증가하는 추세이다. 실시간 운영체제가 탑재되는 임베디드 시스템은 특성상 제한된 메모리를 가지기 때문에 제한된 메모리를 효율적으로 사용할 수 있는 기법이 적용되어야 한다. 이러한 제한된 메모리 관리를 효율적으로 사용하도록 기존의 CNU_RTOS에서는 실시간 운영체제의 메모리 관리 기법인 메모리 풀(Pool)과 힙(Heap) 알고리즘을 사용하였다. 시간 결정성을 보장하기 위해 힙을 할당하는 방법으로 first fit 알고리즘을 사용하였지만 외부 단편화로 인한 메모리 낭비를 감수하게 되었다. 본 논문에서는 힙 스토리지 매니저에서 발생하는 외부 단편화를 최소화하기 위해 버디 시스템을 이용한 메모리 관리 기법을 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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