MPEG(Motion Picture Expert Group)과 같은 멀티미디어 스트림은 연속적 재생으로 인해 데이터의 지속적인 디스크 검색을 요구한다. 따라서, 커널의 효율적인 지원이 필요한데, 유닉스 계열의 리눅스 버퍼 캐시 시스템은 비정기적이고 비실시간 데이터인 텍스트 데이터용으로 설계되었다. 대용량의 연속 미디어의 경우 커널 주소공간에서 사용자 주소공간으로의 대량의 복사가 이루어지므로 이 과정에서 CPU의 과중한 오버헤드가 발생한다. 이것은 시스템 처리율을 저하시킬 뿐만 아니라 QOS(Quality of Service)도 보장할 수 없다. 본 논문에서 이 메모리 복사 오버헤드를 감소시키기 위한 direct I/O와 one copy 기법을 리눅스 커널에서 설계 및 구현하였다. direct I/O는 디스크의 데이터를 커널 버퍼로 복사하지 않고 사용자 버퍼로 직접 복사하므로 CPU 오버헤드를 획기적으로 감소시킬 수 있다. 그리고, one-copy는 사용자 버퍼로 데이터를 복사하지 않고 직접 네트워크로 전송하는 기법이다. 구현 결과, CPU 오버헤드의 상당한 감소와 시스템의 처리율이 향상됨을 확인하였다.
TrustZone의 시큐어 타이머를 이용한 커널 루트킷 탐지 시스템은 커널로부터 분리되고, 독립된 환경에서 커널을 보호할 수 있기 때문에 모니터링 시스템의 무결성을 보장할 수 있다. 하지만, 물리 메모리 주소를 기반으로, 커널 메모리를 주기적으로 모니터링하기 때문에 일시적인 공격에 취약하며, 페이지 테이블을 변조하여 가상-물리 메모리 주소 변환을 조작하는 공격을 탐지할 수 없다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Snoop기반의 커널 검사 시스템을 제안한다. 이 시스템은 커널 메모리를 실시간으로 보호하기 위해 Snooper를 이용하여 모니터링 하며, 프로세스의 컨텍스트 스위칭 시마다 커널 페이지를 검사하여 주소 변환 공격 여부를 검증한다. 커널 검사 시스템은 TizenTV에서 구현되었으며, 실험결과들은 제안된 커널 검사 시스템이 커널 메모리 및 해당 페이지 테이블을 실시간으로 보호하며, 4.67%정도의 성능만 저하시킨다는 것을 보여준다.
In the ongoing standardization of Versatile Video Coding (VVC), DCT-2, DST-7 and DCT-8 are designated as the vital primary transform kernels. Due to the effectiveness of DST-4 and DCT-4 in smaller resolution sequences, DST-4 and DCT-4 transform kernel can also be used as the replacement of the DST-7 and DCT-8 transform kernel respectively. While storing all of those transform kernels, ROM memory storage is considered as the major issue. So, to deal with this scenario, a unified DST-3 based transform kernel derivation method is proposed in this paper. The transform kernels used in this paper is DCT-2, DST-4 and DCT-4 transform kernels. The proposed ROM memory required to store the matrix elements is 1368 bytes each of 8-bit precision.
본 논문에서는 프로세서별 서로 다른 버스에 서로 다른 운영체제를 갖는 멀티코어 시스템에서 공유 메모리 기능을 구현하고, 임베디드 리눅스 시스템을 통하여 두 프로세서 사이에서 공유 메모리 기능을 실험하였다. 듀얼 버스 구조에서 공유 메모리 구현을 위해 메모리 컨트롤러를 이용하였으며, 리스트 자료구조를 통하여 공유 메모리 세그먼트를 관리한다. AMP 멀티 코어 실험을 위하여 2개의 프로세서 코어에 리눅스 운영체제를 탑재하도록 하였다. 그리고 공유 메모리 테스트를 위하여 구현된 커널 모듈을 이용하여 공유 메모리 생성 및 이용이 가능함을 확인 하였다.
본 연구는 날로 다양하고 복잡해지고 있는 임베디드 시스템에서 필수로 요구되는 운영체제의 주요 기술적 과제중 하나인 효율적으로 메모리를 사용할 수 있는 메모리 보호기능을 설계하여 리눅스 상에 구현하였다. 이는 현재 사용되고 있는 않은 임베디드 리눅스에 직접 적용하여 실제적인 메모리 관리 성능향상을 가져오며, 또한 차세대 메모리로 주목받고 있는 PRAM등 차세대 NVRAM에서의 필요성이 특히 부각된다는 점에서 그 중요성이 크다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권6호
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pp.611-622
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2019
This paper considers the estimation of the long memory parameter in nonparametric regression with strongly correlated errors. The key idea is to minimize a unified mean squared error of long memory parameter to select both kernel bandwidth and the number of frequencies used in exact local Whittle estimation. A unified mean squared error framework is more natural because it provides both goodness of fit and measure of strong dependence. The block bootstrap is applied to evaluate the mean squared error. Finite sample performance using Monte Carlo simulations shows the closest performance to the oracle. The proposed method outperforms existing methods especially when dependency and sample size increase. The proposed method is also illustreated to the volatility of exchange rate between Korean Won for US dollar.
본 논문에서는 커널 모델과 장단기 기억(Long-Short Term Memory, LSTM) 신경망을 결합한 보컬 및 비보컬 분리 방식을 제안한다. 기존의 음원 분리 방식은 비보컬 음원만 있는 구간에서 음원을 오추정하여 불필요한 비보컬 음원을 출력하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 커널 모델 기반의 보컬음 분리 방식에 LSTM 신경망 기반의 보컬 구간 분류 방식을 결합하여 보컬 음원의 오추정 문제를 개선하고 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 또한 본 논문에서는 방식간의 결합 구조에 따라 병렬 결합형 분리 알고리즘과 직렬 결합형 분리 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통해 제안하는 방식들이 기존의 방식에 비해 더욱 향상된 분리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 합성곱 신경망에 데이터 재사용 방법을 효과적으로 적용하여 연산 횟수와 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있는 GPGPU구조를 제안한다. 합성곱은 kernel과 입력 데이터를 이용한 2차원 연산으로 kernel이 slide하는 방법으로 연산이 이루어 진다. 이때, 합성곱 연산이 완료될 때 까지 kernel을 캐시메모리로 부터 전달 받는 것이 아니고 내부 레지스터를 이용하는 재사용 방법을 제안한다. SIMT방법으로 명령어가 실행되는 GPGPU의 원리 이용하여 데이터 재사용의 효과를 높이기 위해 합성곱에 직렬 연산 방식을 적용하였다. 본 논문에서는 레지스터기반 데이터 재사용을 위하여 kernel을 4×4로 고정하고 이를 효과적으로 지원하기 위한 warp 크기와 레지스터 뱅크를 갖는 GPGPU를 설계하였다. 설계된 GPGPU의 합성곱 신경망에 대한 성능을 검증하기 위해 FPGA로 구현한 뒤 LeNet을 실행시키고 TensorFlow를 이용한 비교 방법으로 AlexNet에 대한 성능을 측정하였다. 측정결과 AlexNet기준 1회 학습 속도는 0.468초이며 추론 속도는 0.135초이다.
라이브 포렌식은 하드디스크 파일시스템 분석으로 획득할 수 없는 메모리 내의 활성 데이터를 얻을 수 있다는 장점으로 인해 최근의 포렌식 조사 시 활용되고 있다. 하지만 기존의 라이브 포렌식은 활성 시스템에서 시스템 정보를 획득하기 위한 명령어 기반의 도구를 사용함으로써, 악성코드에 의한 변조된 결과 획득 및 재분석이 용이하지 못한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 시스템 조사 도구를 이용한 라이브 포렌식의 단점을 보완하기 위한 윈도우즈커널 객체 구조 설명 및 분석 방법을 설명한다. 또한, 이를 활용하기 위한 도구를 설계 및 구현하였고, 실험 결과를 통해 그 효과를 입증한다.
널리 사용되고 있는 윈도우 운영체제의 보안 취약성으로 인한 다양한 형태의 공격에 의한 침입, 자료 유출 및 무단 변조 등의 문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 윈도우 운영체제의 커널 수준에서 허가되지 않은 사용과 침입을 차단하고, 프로세스 메모리에 대한 접근을 강제적으로 제어할 수 있는 다중등급보안(Multi Level Security) 시스템을 구현하였다. 신뢰성 컴퓨터 시스템 평가기준(TCSEC)의 B1 등급에서 요구하는 대부분의 기능을 윈도우 운영체제 커널에 구현하였으며, 이를 확장하여 주요 프로세스의 메모리에 대한 변조를 차단하기 위한 기능을 보안 커널에 추가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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