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김정은(Jeongeun Kim),한환수(Hwansoo Han) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.32 No.10
내장형 시스템과 범용 시스템의 가장 큰 차이는 유한한 전력인 배터리를 사용한다는 것과 대용량의 디스크를 사용하지 않고 메모리에 의존한다는 것이다. 특히 멀티미디어 데이타를 처리하는 응용프로그램이 늘어감에 따라 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가하고 있어서 메모리가 성능과 에너지 소비의 병목지점으로 작용하게 되었다. 따라서 데이타 접근 비용을 줄이고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 대부분의 프로그램은 지역성을 갖는다. 지역성은 한번 참조된 데이타가 조만간 다시 참조된다는 시간적 지역성(temporal locality)과 근접한 곳에 할당된 데이타끼리 함께 참조된다는 공간적 지역성(spatial locality)으로 나눌 수 있다. 최근의 많은 임베디드시스템은 이 두 가지 지역성을 이용한 캐시 메모리를 사용함으로써 메모리 접근 시간을 대폭 줄이고 있다. 우리는 이 논문에서 낭비되는 메모리 공간을 줄이고, 캐시 실패율(cache miss rate)과 프로그램 수행시간을 줄일 수 있도록 구조체 형식의 데이타를 항목(field)별로 재배치시키는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘은 동적으로 할당되는 구조체의 각 필드를 압축된 형태로 모아서 재배치함으로써, 실험에서 사용한 Olden 벤치마크의 L1캐시 실패는 평균 13.9%를, L2 캐시 실패는 평균 15.9%를 이전 연구들보다 줄일 수 있었다. 수행시간 또한 이전의 방법보다 평균 10.9% 줄인 결과를 얻을 수 있었다. The most significant difference of embedded systems from general purpose systems is that embedded systems are allowed to use only limited resources including battery and memory. Especially, the number of applications increases which deal with multimedia data. In those systems with high data computations, the delay of memory access is one of the major bottlenecks hurting the system performance. As a result, many researchers have investigated various techniques to reduce the memory access cost. Most programs generally have locality in memory references. Temporal locality of references means that a resource accessed at one point will be used again in the near future. Spatial locality of references is that likelihood of using a resource gets higher if resources near it were just accessed. The latest embedded processors usually adapt cache memory to exploit these two types of localities. Processors access faster cache memory than off-chip memory, reducing the latency. In this paper, we will propose the enhanced dynamic allocation technique for structure-type data in order to eliminate unused memory space and to reduce both the cache miss rate and the application execution time. The proposed approach aggregates fields from multiple records dynamically allocated and consecutively remaps them on the memory space. Experiments on Olden benchmarks show 13.9% L1 cache miss rate drop and 15.9% L2 cache miss drop on average, compared to the previously proposed techniques. We also find execution time reduced by 10.9% on average, compared to the previous work.
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GPGPU를 활용한 인공신경망 예측기반 텍스트 압축기법
김재주(Jaeju Kim),한환수(Hwansoo Han) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.3
인공신경망을 압축에 적용하여 더 높은 압축 성능을 보이기 위한 알고리즘들이 몇 가지 연구되어 있다. 그러나 그동안 이러한 알고리즘들은 한정된 계산 능력의 하드웨어를 가지고 있기에 작은 크기의 신경망을 사용할 수밖에 없었으며 적용하는 대상 역시 실제로 사용하기에는 너무 작은 크기의 파일들이었다. 본 논문에서는 GPGPU의 계산능력을 신경망 학습에 이용하여 만든 텍스트 문맥 기반 문자 등장확률 예측기와 함께 허프만 부호화의 성능을 높일 수 있는 변환 방법을 제시한다. 앞먹임 신경망과 GRU회귀 신경망에 대해 실험을 수행하였으며, 회귀 신경망 모델은 앞먹임 신경망에 비해 뛰어난 예측 성공률과 압축률을 보였다. Several methods have been proposed to apply artificial neural networks to text compression in the past. However, the networks and targets are both limited to the small size due to hardware capability in the past. Modern GPUs have much better calculation capability than CPUs in an order of magnitude now, even though CPUs have become faster. It becomes possible now to train greater and complex neural networks in a shorter time. This paper proposed a method to transform the distribution of original data with a probabilistic neural predictor. Experiments were performed on a feedforward neural network and a recurrent neural network with gated-recurrent units. The recurrent neural network model outperformed feedforward network in compression rate and prediction accuracy.
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박성수(Seongsoo Park),한환수(Hwansoo Han) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.39 No.6
소프트웨어 소스코드 유사도 측정에 대한 방법은 여러 가지 존재하고 있으며 유사도 측정 프로그램도 많이 존재한다. 이런 프로그램 유사도 측정 도구는 중소규모 소프트웨어 프로젝트에 많이 사용되고 있으나, 실제 대규모 소프트웨어의 유사도 검사를 위해서 사용하기에는 한계가 존재한다. 또한 기존의 유사도 측정 도구는 악의적으로 난독화된 소스코드에 대해 유사도 측정을 하기 어렵다. 지금까지 대규모 소프트웨어의 유사성을 측정할 수 있는 객관적 방법이 거의 제시되지 않고 있어, 본 논문에서는 대규모 소프트웨어의 소스코드를 요약하고 웹 서비스 기반의 MOSS를 사용하여 유사도 측정하는 방법을 제시한다. Methods to measure program similarity are proposed with various approaches. Even tools to measure program similarity with source codes are available and ready for use. These tools are quite useful to handle small to middle scale software products, but limited for large scale software products. In addition, these tools are hard to measure similarity of obfuscated source code by malicious users. In this paper, we propose an automatic abstraction method to summarize source code and evaluate the results of source code similarity run through MOSS, a web-based software similarity detection tool.
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박성수(Seongsoo Park),한환수(Hwansoo Han) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A
프로그램 코드의 유사도 측정에 대한 방법은 여러 가지 존재하고 있으며 유사도 측정 프로그램도 많이 존재한다. 이런 프로그램 유사도 측정 도구는 중소규모 소프트웨어 프로젝트에 많이 사용되고 있으나, 실제 대규모 소프트웨어의 유사도 검사를 위해서 사용하기에는 한계가 존재한다. 지금까지 대규모 소프트웨어의 유사도를 측정할 수 있는 객관적 방법이 거의 제시되지 않고 있어, 본 논문에서는 대규모 소프트웨어의 소스코드를 요약하여 서로 다른 프로그램의 유사도를 측정하는 방법을 제시한다.
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버퍼 오버플로우 검출을 위한 정적 분석 도구의 현황과 전망
김유일(Youil Kim),한환수(Hwansoo Han) 한국정보보호학회 2006 情報保護學會誌 Vol.16 No.5
버퍼 오버플로우는 C 언어로 작성한 소프트웨어에 보안 취약점을 남기는 대표적인 원인이다. 프로그램 정적 분석 기법을 통해 버퍼 오버플로우 취약점을 검출하는 방법은 버퍼 오버플로우 취약점을 활용한 다양한 보안 공격에 대한 근본적인 해결책이 될 수 있다. 본 고에서는 버퍼 오버플로우 취약점을 검출할 수 있는 몇 가지 정적 분석 도구들의 특징과 성능을 살펴보고, 보다 효율적이고 정확한 버퍼 오버플로우 정적 분석 도구를 개발하기 위한 우리의 연구 성과를 소개한다.
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분석 문맥 조절 기법을 이용한 버퍼 오버플로우 분석의 중복 경보 제거
김유일(Youil Kim),한환수(Hwansoo Han) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.12
버퍼 오버플로우 취약점을 검출하는 정적 분석 도구에서, 분석 문맥을 조절하는 방법을 통해, 동일한 원인에 의해 발생하는 중복 경보 메시지를 제거하는 방법을 제안한다. 동일한 원인에 의해 다수의 경보 메시지가 출력되는 경우, 첫 경보 메시지만 살펴보아도 나머지 경보 메시지들에 대한 판단을 내릴 수 있으므로, 사용자에게 첫 경보 메시지만을 보여주는 것이 보다 바람직하다. 제안하는 분석 문맥 조절기법은 기존의 정적 분석 도구에 쉽게 적용할 수 있고, 오픈 소스 소프트웨어를 사용한 실험에서 평균 23%의 경보 메시지를 제거할 수 있었다. In order to reduce the efforts to inspect the reported alarms from a static buffer overflow analyzer, we present an effective method to filter out redundant alarms. In the static analysis, a sequence of multiple alarms are frequently found due to the same cause in the code. In such a case, it is sufficient and reasonable for programmers to examine the first alarm instead of the entire alarms in the same sequence. Based on this observation, we devise a buffer overflow analysis that filters out redundant alarms with our context refinement technique. Our experiment with several open source programs shows that our method reduces the reported alarms by 23% on average.
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