• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.5
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• pp.46-52
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• 2014

최근 보안기술 동향은 소프트웨어 기반 보안시스템의 한계를 보완하고자 하드웨어 기반 보안시스템으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 하드웨어 기반 보안시스템도 부채널 공격, 메모리 공격, 버스프루빙 공격과 같은 해킹 기술에 취약하다. 본고에서는 최근 보안기술 동향을 기술하고, 하드웨어 보안시스템에 대한 해킹기술 및 이에 대한 대응책에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2009.11a
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• pp.4.2-4.2
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• 2009

10년 후면 영어와 한국어가 실시간으로 자동 통역되는 통역기가등장하며, 컴퓨터의 키보드 나 마우스 등은 음성으로 대체되며, 인간과대화를 나누는 로봇이 등장하여 대부분의 인간 허드렛일을 대행 할 것으로 예상된다. 이러한 인공 지능형기기를 구현하기 위해서는 현재보다 1천배 이상의 성능을 보이는 즉, 테라급의 CPU와 메모리가 필요하다. 현재 반도체소자의 주류를 이루고 있는실리콘 트랜지스터는 무어 법칙에 따라 매18개월마다 2 배씩트랜지스터 집적도가 증가되어 왔으며 현재 32nm가 시장 출시를 앞두고 있으나 2016년 이후 22nm 이하는 특성 불균일/열 발생 과 같은 기술적 한계와 천문학적으로 늘어나는 칩 제조비용 때문에 제품 출시가 매우 어려울 것으로 여겨진다. 교육과학기술부는 이러한 한계 극복을 위해 21세기 Frontier 프로그램으로 테라급나노소자개발사업단을 2000년 7월 발족 하였으며 본 사업단은 테라급의 성능과 메모리 집적도를 갖는 나노소자개발을 최종목표로 출범 하였다. 프론티어사업은 10년 이상의 장기적인 개발기간이 필요한 'High Risk, High Return'의 특성을 갖고 있다. 본사업단은 이러한 프론티어사업의 취지에 따라 철저한 사전기획과 기술 환경변화에 따른 신속한 대응력, 철저한현장 중심적 사업관리를 해왔다. 본 재료학회 추계학술대회에서는 본 사업단이 이룩한 성과와 미래의 나노소자들을 소개할 예정이다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.3
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• pp.7-12
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• 2016

DRAM is commonly used as a smartphone memory medium, but extending its capacity is challenging due to DRAM's large battery consumption and density limit. Meanwhile, smartphone applications such as social network services need increasingly large memory, resulting in long latency due to additional storage accesses. To alleviate this situation, we adopt emerging nonvolatile memory (NVRAM) as smartphone's buffer cache and propose an efficient management scheme. The proposed scheme stores all dirty data in NVRAM, thereby reducing the number of storage accesses. Moreover, it separately exploits read and write histories of data accesses, leading to more efficient management of volatile and nonvolatile buffer caches, respectively. Trace-driven simulations show that the proposed scheme improves I/O performances significantly.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.3
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• pp.81-86
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• 2023

SSD (solid state disk), which is flash memory-based storage device, has the advantages of high density and fast data processing. Therefore, it is being utilized as a storage device for high-capacity data storage systems that manage rapidly increasing big data. However, flash memory, a storage media, has a physical limitation that when the write/erase operation is repeated more than a certain number of times, the cells are worn out and can no longer be used. In this paper, we propose a method for converting defective multi-bit cells into single-bit cells to reduce the defect rate of flash memory and extend its lifetime. The proposed idea distinguishes the defects and treatment methods of multi-bit cells and single-bit cells, which have different physical characteristics but are treated as the same defect, and converts the expected defective multi-bit cells into single-bit cells to improve the defect rate and extend the overall lifetime. Finally, we demonstrate the effectiveness of our proposed idea by measuring the increased lifetime of SSD through simulations.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.1-2
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• 2021

3D NAND 플래시 메모리는 플래너(2D) NAND 셀을 적층하는 방식으로 단위 면적당 고용량을 제공한다. 하지만 적층 공정의 특성상 각 레이어별 또는 셀 위치에 따라 오류 발생 빈도가 달라질 수 있는 문제가 있다. 이와 같은 현상은 플래시 메모리의 쓰기/지우기(P/E) 횟수가 증가할 수록 두드러진다. SSD와 같은 대부분의 플래시 기반 저장장치는 오류 교정을 위하여 ECC를 사용한다. 이 방법은 모든 플래시 메모리 페이지에 대하여 고정된 보호 강도를 제공하므로 물리적 위치에 따라 에러 발생률이 각기 다르게 나타나는 3D NAND 플래시 메모리에서는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 오류 발생률 차이를 보이는 페이지와 레이어를 분류하여 각 영역별로 차별화된 보호강도를 적용한다. 우리는 페이지와 레이어별로 오류 발생률이 현저하게 달라지는 3K P/E 사이클에서 측정된 오류율을 바탕으로 페이지와 레이어를 분류하고 오류에 취약한 영역에 대해서는 패리티 데이터를 추가하여 차별화된 보호 강도를 제공한다. 오류 발생 횟수에 따른 영역 구분을 위하여 K-Means 머신러닝 알고리즘을 사용한다. 우리는 이와 같은 차별화된 보호정책이 3D NAND 플래시 메모리의 신뢰성과 수명향상에 기여할 수 있는 가능성을 보인다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.27 no.4
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• pp.489-497
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• 2000

주문형 비디오(Video On Demand)서버의 구현은 현재까지도 많은 부분에 한계를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며 디스크어레이(Disk Array)나, 메모리 뱅크(Memory Bank)와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한 이와 아울러 그룹핑이나 버퍼 공유기법과 같은 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본논문에서는 주분형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기위하여 개선된 그룹핑 방법과 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 그룹핑 방법은 비디오의 인기도에 기반을 둔 방법을 사용하며 버퍼 공유방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따라 적응적으로 병합 분할하는 방법을 사용한다, 제안하는 병합 분할 방법은 피기백킹(piggy-backing)개념을 도입하였으며 시뮬레이션을 통해 제안하 방법의 우수성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.42-44
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• 1999

주문형 비디오(Video On Demand) 서버를 구현하는데, 현재까지도 많은 부분에서 한계에 부딪치고 있으며, 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스에서의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며, 디스크어레이나, 메모리 뱅크와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한, 이에 맞추어 여러 가지 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 주문형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼 공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기 위하여 기존의 연구분야인 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 버퍼 공유 및 관리 방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따른 적응적 병합, 분할 방식을 사용한다. 제안한는 병합, 분할방식은 피기백킹(piggybacking) 개념을 도입한 방법을 사용한다. 이러한 적응적 버퍼관리의 효율성을 보기 위해 주워진 환경을 설정한 시뮬레이션을 통해 제안방법의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.226-227
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• 2021

딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.7
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• pp.1023-1043
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• 2010

As main memory get cheaper, it becomes increasingly affordable to load entire index of DBMS and to access the index. Since speed gap between CPU and main memory is growing bigger, many researches to reduce a cost of main memory access are under the progress. As one of those, cache conscious trees can reduce the cost of main memory access. Since cache conscious trees reduce the number of cache miss by compressing data in node, cache conscious trees can reduce the cost of main memory. Existing cache conscious trees use only fixed one compression technique without consideration of properties of data in node. First, this paper proposes the DC-tree that uses various compression techniques and change data layout in a node according to properties of data in order to reduce cache miss. Second, this paper proposes the level of compression locality that describes properties of data in node by formula. Third, this paper proposes Forced Partial Decomposition (FPD) that reduces the nutter of cache miss. DC-trees outperform 1.7X than B+-tree, 1.5X than simple prefix B+-tree, and 1.3X than pkB-tree, in terms of the number of cache misses. Since proposed DC-trees can be adopted in commercial main memory database system, we believe that DC-trees are practical result.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.11
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• pp.1463-1469
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• 2020

Multimedia information, including video and voice, is highly utilized in that it is easily understood by people. For this reason, applications have been studied which store multimedia information in IoT devices and transmit information in conjunction with smartphones. The problem is that the size of information can be larger than the capacity of IoT devices due to video and image. In this paper, the multimedia content design technique, which takes into account the limitations of storage capacity, was studied when there is a limit of storage capacity. Considering that the video has a higher understanding of information than text, while the capacity is larger, the solution between information comprehension and capacity is sought. The size of static and dynamic media is a variable and the harm is solved in accordance with the linear planning method. Case studies have shown that the design techniques of this paper are useful.