Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.131-133
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2023
악성코드를 유포할 때 프로그램 코드만으로 악성코드의 유무를 확인할 수 없도록 조치하여 분석을 지연시키는 방식을 사용하는 방향으로 발전하고 있다. 악성코드를 실행하지 않고 코드와 구조만으로 분석하는 정적 분석으로는 악성코드를 판별할 수 없어 코드를 직접 실행해 분석하는 동적 분석을 이용해야 한다. 본 논문에서는 난독화된 비정상적인 코드를 직접 실행한 동적 분석데이터와 일반적이지 않은 섹션들의 정보를 추출한 정적 분석데이터를 이용해 동적-정적 분석 데이터와 딥러닝 모델을 통해 난독화 및 패킹된 악성코드를 탐지하는 기법을 제안한다.
Performance of the mobile devices greatly depends on the efficient resource management because they are usually resource-restricted. In particular, the dynamic storage allocation algorithms very important part of the mobile device's operating system and OS-like software platform. The existing dynamic storage allocation algorithms did not consider application's execution style and the type, life-time, and characteristics of memory objects that the application uses. Those algorithms, as a result, could not manage memory efficiently Therefore, this Paper analyzes the mobile application's execution characteristics and proposes anew dynamic storage allocation algorithm which saves the memory space and improves mobile application's execution speed. The test result shows that the proposed algorithm works 6.5 times faster than the linked-list algorithm[11], 2.5 times faster better than the Doug. Lea's algorithm[12] and 10.5 times faster than the Brent algorithm[14].
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.249-251
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1999
해싱 함수를 이용하여 작업을 여러 노드에 분할해서 실행하는 해쉬 기반 병렬 조인 기법에서 Data Skew는 특정 노드에 부하를 집중시키므로 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 기본적인 해쉬 기반 조인 기법을 데이터 공유시스템에 적용하고, Data Skew를 해결하기 위하여 동적 작업 할당과 부하가 집중된 노드의 작업을 다른 노드로 재할당하는 작업 재배치 방법을 제안한다. 제안된 기법들의 성능을 분석하기 위하여 모의 실험을 수행하였으며, 모든 노드에서 데이터베이스가 저장된 디스크를 공유하는 데이터 공유 시스템의 겨우 동적 작업 할당과 작업 재배치 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
We propose the representation of a improved dynamic object-oriented program dependence graph so as to process the slicing of object-oriented programs that is composed of related programs in order to process certain jobs. We also propose an efficient slicing algorithm using the relations of relative tables in order to compute dynamic slices of object-oriented programs. We programmed the algorithm by using fortran and Visual C++. The procedure that computes the dynamic object-oriented program slices using the improved dynamic object-oriented program dependence graph(IDOPDC) is divided into four steps. Consequently, the efficiency of the proposed improved dynamic object-oriented program dependence graph(IDOPDG) technique is also compared with the dependence graph techniques discussed previously. As a result, this certifies that an improved dynamic object-oriented program dependence graph is more efficient in comparison with the traditional dynamic object-oriented program dependence graph(DOPDG).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.230-231
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2023
악성코드를 탐지하는 기법 중 동적 분석데이터와 같은 시계열 데이터는 프로그램마다 호출되는 API의 수가 모두 다르다. 하지만 딥러닝 모델을 통해 분석할 때는 모델의 입력이 되는 데이터의 크기가 모두 같아야 한다. 이에 본 논문은 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 슬라이딩 윈도우 기법을 이용해 프로그램의 동적 특성을 유지하면서 데이터의 길이를 일정하게 만들 수 있는 전처리 기법과 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 통해 정확도(Accuracy) 95.89%, 재현율(Recall) 97.08%, 정밀도(Precision) 95.9%, F1-score 96.48%를 달성했다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.217-220
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2002
본 논문은 클러스터 기반의 VOD 서버에서 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 요청을 처리하는 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 전체 부하를 고르게 분산하도록 한다. 또한 동적 버퍼 분할 기법은 통일한 연속매체에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석 결과에서 제안된 기법은 기존의 기법보다 부하량을 적절히 조절하면서 평균 대기시간을 감소시키고 각 노드의 처리량과 병행 사용자 수를 증가시킴을 보인다.
In this paper, a dynamic variable window-based topographical classification method is proposed which has the changeable classification units depending on topographical properties. In the proposed scheme, to im prove the classification efficiency, the unit of topographical classification can be changeable dynamically according to the topographical properties and repeated patterns. Also, in this paper, the classification efficiency and accuracy of the proposed method are analyzed in order to find an optimal maximum decision window-size through the experiment. According to the experiment results, the proposed dynamic variable window-based topographical classification method maintains similar accuracy but remarkably reduce computing time than that of a fixed window-size based one, respectively.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06b
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pp.5-8
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2011
3차원 멀티코어 프로세서는 기존의 멀티코어 프로세서에서 문제가 되던 연결망 지연시간과 전력문제를 해결할 수 있는 새로운 프로세서 설계기술이다. 하지만, 전력밀도의 증가로 인해 발생하는 열섬현상은 3차원 멀티코어 프로세서의 새로운 문제점으로 두드러지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 동적 온도 관리 기법이 사용되지만, 동적 온도 관리 기법을 적용하면 시스템에 성능 저하가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 3차원 멀티코어 프로세서에서 문제가 되는 열섬현상을 해결하기 위해 고온의 유닛을 대상으로 동적 온도 관리 기법을 적용하고자 한다. 실험대상으로는 시스템 성능에 많은 영향을 미치고 높은 접근 때문에 고온이 발생하는 TLB 유닛을 사용하고자 한다. 특히, 시스템의 성능 저하를 줄이기 위해서 기존의 시스템보다 낮은 성능을 보이는 마이크로 TLB 구조를 적용해 보고자 한다. 성능이 낮은 구조의 경우 일반적으로 더 낮은 온도 분포를 보이며 동적 온도 관리 기법에 영향을 덜 받기 때문에 동적 온도 관리 기법만 적용한 구조보다 더 낮은 성능 저하를 보일 수 있다. 실험결과 동적 온도 관리 기법을 적용한 경우 기존의 시스템에 비해 23.4%의 성능 저하가 발생하고 마이크로 TLB 구조를 적용한 경우 27.1%의 성능 저하가 발생함을 알 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.95-97
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1998
본 논문에서는 멀티미디어 프로세서의 특성을 반영한 프로세서 스케줄러를 설계하고 실제 구현을 통해 성능을 분석하였다. 제안한 프로세서 스케줄링 기법은 주기가 짧은 프로세서에 높은 우선순위를 부여하지만 우선 순위를 결정하기 위한 주기를 이전 작업의 주기에 위해 동적으로 계산하고 프로세서의 수행 중의 중단을 제한함으로써 Rate Monotonic 알고리즘을 동적이고 비중단적으로 수정하였다. 제안한 스케줄링 기법은 BSD를 기초로 한 운영체제인 FreeBSD 상에서 구현하여 스케줄링의 성능을 평가하였다. 제안한 스케줄러에 대한 실험에서 FreeBSD 스케줄러에 비해 멀티미디어의 실시간적인 특성을 만족하면서 수행 중의 동적인 상황 변화에 적응된 결과를 보인다.
Speculative execution for improving instruction-level parallelism is widely used in high-performance processors. In the speculative execution technique, the most important factor is the accuracy of branch predictor. Unfortunately, complex branch predictors for improving the accuracy can cause serious thermal problems in 3D multicore processors. Thermal problems have negative impact on the processor performance. This paper analyzes two methods to solve the thermal problems in the branch predictor of 3D multi-core processors. First method is dynamic thermal management which turns off the execution of the branch predictor when the temperature of the branch predictor exceeds the threshold. Second method is thermal-aware branch predictor placement policy by considering each layer's temperature in 3D multi-core processors. According to our evaluation, the branch predictor placement policy shows that average temperature is $87.69^{\circ}C$, and average maximum temperature gradient is $11.17^{\circ}C$. And, dynamic thermal management shows that average temperature is $89.64^{\circ}C$ and average maximum temperature gradient is $17.62^{\circ}C$. Proposed branch predictor placement policy has superior thermal efficiency than the dynamic thermal management. In the perspective of performance, the proposed branch predictor placement policy degrades the performance by 3.61%, while the dynamic thermal management degrades the performance by 27.66%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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