Feature restoration is that restore feature to 3D solid model using the feature information in STEP AP224. Feature is very important in CAPP, but feature information is defined very complicated in STEP AP224. This paper recommends the algorithm of extraction the feature information in physical STEP AP224file. This program import STEP AP224 file, parse the geometric and topological information, the tolerance data, and feature information line-by-line. After importation and parsing, store data into database. Feature restoration module analyze database including feature information, extract feature information, e.g. feature type, feature's parameter, etc., analyze the relationship and then restore feature to 3D solid model.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제9권3호
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pp.148-152
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2009
Recent CMOS technology scaling has seriously eroded the bit-line noise immunity of register files due to the consequent increase in active bit-line leakage currents. To restore its noise immunity while maintaining performance, we propose and evaluate a $256{\times}40$-bit register file incorporating dual-$V_t$ bit-lines with a boosted gate overdrive voltage in 65 nm bulk CMOS technology. Simulation results show that the proposed bootsrapping scheme lowers leakage current by a factor of 450 without its performance penalty.
디지털 범죄 수사의 전 단계에 걸쳐 획득된 자료가 증거 능력으로 인정 받을 수 있기 위해서는 법적/기술적 요구사항을 만족하여야 한다. 본 논문에서는 파일 시스템에서 기본적으로 제공하는 정보에 의존하지 않고, 저장장치 디스크 내부의 비할당 영역을 블록 단위로 스캔/검사하여 파일을 자동 복구하여 디지털 포렌식 증거 자료로 확보하는 메커니즘을 제시하였고 이를 직접 SW로 구현하였다. 제시한 기법은 분석 대상 시스템의 RAW 디스크 데이터에 대해 운영체제에서 제공하는 파일 시스템 관련 정보를 참조하지 않으면서 디스크 내에 저장된 각종 파일의 저장 포맷/파일 구조에 관한 정보를 토대로 512 바이트 블록 단위로 검사/분석하는 파일 카빙 과정을 구현하였으며, 저장 장치 내에 삭제되거나 손상된 파일을 지능적으로 복원하는 Smart Carving 메커니즘을 제시하였다. 구현한 기법을 이용할 경우 디지털 포렌식 분석 과정에서 시스템 내부에 저장된 파일에 대한 위변조 여부를 지능적으로 판별할 수 있는 블록 기반 스마트 카빙 기능을 제공한다.
압축파일 형식으로 가장 많이 쓰이는 PKZIP형식은 ZIP 파일뿐만 아니라 MS Office 파일과 안드로이드 스마트폰의 어플리케이션 파일 등에서 사용되는 파일형식이다. 이처럼 다양한 영역에서 널리 쓰이는 PKZIP 형식의 파일은 디지털 포렌식 관점에서 구조분석이 필수적이고 파일이 손상된 경우 복구를 할 수 있어야 한다. 하지만 기존 연구들의 경우 ZIP 파일에서 사용하는 Deflate 압축 알고리즘이 적용된 데이터를 복구하거나 의미 있는 데이터를 추출해 내는 것에만 초점이 맞춰져 있다. 비록 대부분의 데이터가 ZIP 파일의 압축된 데이터에 존재하지만 그 외의 영역에서도 포렌식적으로 의미 있는 데이터가 존재하기 때문에 정상적인 ZIP 파일 형태로 복구를 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 손상된 ZIP 파일이 주어졌을 때 이를 정상적인 형태의 ZIP 파일로 복구하는 기법을 제시한다.
썸네일(thumbnail)은 JPEG, GIF 등 그래픽 파일의 축소판이며 그래픽 파일을 탐색하면서 알아보기 쉽도록 만들어주어 대용량 그래픽 파일이 빠른 속도로 사용자에게 인식될 수 있도록 도와주는 역할을 수행한다. 국내 안드로이드 스마트폰의 4.4.x(Kitkat) 이후 버전에서 설치되는 갤러리 애플리케이션은 썸네일의 metadata에 그래픽 파일의 생성시각을 기록한다. 이것을 기존 원본 그래픽 파일과 함께 병행하여 분석하면 생성, 수정, 삭제 등의 사용자 행위에 대한 타임라인을 구성할 수 있다. 또한 썸네일이 썸캐시라는 단일 파일 안에 순차적으로 저장되는 특징을 활용하면 썸캐시가 삭제된다고 하더라도 썸네일을 복원할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰의 기본 갤러리 애플리케이션이 생성하는 썸네일의 특성을 분석하고 삭제된 썸네일을 복원하는 방법과 디지털 포렌식 관점에서 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
중복 제거는 데이터를 효과적으로 관리하여 저장 공간의 효율성을 높이기 위한 기능이다. 중복 제거 기능이 시스템에 적용되면 저장되어 있는 파일을 청크 단위로 분할하고 중복되는 부분은 하나의 청크로만 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 하지만 중복 제거된 데이터에 대해 상용 디지털 포렌식 도구에서 파일시스템 해석을 지원하지 않으며, 도구로 추출된 원본 파일을 실행하거나 열람할 수 없는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 중복 제거 기능을 적용할 수 있는 윈도우 서버 2012 시스템을 대상으로 청크 단위의 데이터를 생성하는 과정과 그 결과로 생성되는 파일의 구조를 분석하고, 기존 연구에서 다뤄지지 않은 청크가 압축되는 경우에 대해서도 분석결과를 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 디지털 포렌식 조사에서 적용할 수 있는 수집 절차와 원본 파일로 재조합하기 위한 방법을 제시한다.
This paper designs and implements fault-tolerant server of meta server for shared filesystem (SANfs) in SAN environment. SANfs is the filesystem that many clients can share data in Network-attached storage in SAN environment and meta server is the server that processes file operation in SANfs. The focus of this paper is the implementation of fault-tolerant server of meta server in SANfs. In the event of a meta server, meta server failovers to a fault-tolerant server where its processing continues seamlessly. If meta server doesn't restore, fault-tolerant server searches reliable client and makes another fault-tolerant server and work as meta server. Heartbeat monitors meta server and shadow server and controls them.
검찰과 경찰에서는 압수수색을 통해 조사를 수행하는데, 기업들은 압수수색 수사를 받기 전에 회계 DB 및 회계 관련 파일 삭제, 파손 및 은닉하는 등의 문제점을 발생시키고 있다. 2008년 삼성화재 비자금 조성 사건과, 2009년 교하 복합커뮤니티 센터의 입찰비리 사건 등 기업회계장부의 포렌식 기술적용방법 문제 등이 발생하고 있다. 본 논문에서는 포렌식 수사 도구인 EnCase, FinalData 등을 연구하고, 기업의 회계 서버에 대해 압수수색 준비와 압수 수색, 획득 증거 분석 등의 절차를 연구한다. 기업의 회계 서버 압수수색 후에 디스크에서 포렌식 증거분석에서 실시되는 증거물 원본 파일보관, 원본성이 입증된 사본생성, 삭제 파일 검사 및 복원, 삭제 내용 확인, 원본 파일과의 대조를 실험을 한다. 본 연구 결과는 포렌식 기술발전에 기여하게 될 것이다.
저널링 파일 시스템은 저널로 알려진 데이터 구조에 커밋되지 않은 파일 시스템의 변경 사항을 관리하여 예기치 않은 장애 발생 시 파일 시스템을 복원한다. 저널링에 필요한 추가 쓰기 연산은 저널링 파일 시스템의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 최근 출시된 바이트 수준 접근이 가능한 고성능 비휘발성 메모리는 비휘발성 메모리 공간을 저널용 스토리지로 제공함으로써 저널링 파일 시스템의 성능 문제를 쉽게 해결할 수 있을 것으로 기대되었다. 그러나 고성능 비휘발성 메모리를 사용하더라도 저널링 파일 시스템의 트랜잭션 관리에 내재된 확장성 문제로 성능 문제는 여전히 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 파일 시스템 트랜잭션 처리를 위해 확장 가능한 성능을 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트랜잭션 처리 상에서 락프리 자료구조를 사용하고 여러 입출력 채널을 지원하는 고성능 저장 장치에 동시에 입출력 여러 요청들을 처리할 수 있도록 한다. 성능 평가를 위해 제안하는 기법을 ext4 파일 시스템에 구현하였고, 멀티코어 서버에서 구현된 파일 시스템과 기존 ext4 파일 시스템과 최근에 제안된 비휘발성 메모리 기반 저널링 파일 시스템을 여러 벤치마크 프로그램을 사용하여 비교했고, 이를 통해 본 연구에서 구현한 파일 시스템이 ext4 파일 시스템과 최근의 비휘발성 메모리 기반 저널링 파일 시스템보다 각각 2.9/2.3배 더 나은 성능을 보인다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 심층 신경망을 이용하여 손상된 음성파일을 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 다루는 음성파일 복원은 기존의 파일 카빙(file carving) 기반의 복원과는 다른 개념으로, 기존 기법으로는 복원할 수 없었던 손실된 정보를 복원하는 것이 목적이다. 새로운 복원 기법을 수행하는 과정에서 필요한 작업이지만 사람이 직접 수행할 수 없거나 너무 많은 시간이 소요되는 작업을 심층 신경망을 활용해 자동화할 수 있는 방안을 제안하였으며 관련한 실험을 진행하였다. 실험 결과, 심층 신경망을 활용해 음성, 비음성 분류나 음성파일 부호화 방식의 식별이 가능해 기존 파일 카빙 기반 방법이 복원하지 못하는 파일을 복원할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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