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최현웅,허준영 한국인터넷방송통신학회 2020 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.20 No.2
악성코드는 탐지 프로그램을 피해 기기들에게 피해를 유발한다. 기존의 악성코드 탐지 기법으로 이러한 새로운 악성코드를 탐지하는데 어려움을 겪는 이유는 서명 기반의 탐지 기법을 사용하기 때문이다. 이 기법은 기존 악성코드들 은 효과적으로 탐지하지만, 새로운 악성코드에 대해서는 탐지가 어렵다. 이러한 문제점을 인식하여, 휴리스틱 기법을 추 가적으로 사용한다. 이 논문에서는 딥러닝을 활용하여 악성코드를 탐지하는 기술에 대해 소개하여 새로운 악성코드를 탐지하는 기술에 대해서 제안한다. 또한, 악성코드를 탐지한다는 것은, 기기에서 실행 가능한 파일의 개수는 무수히 많으 므로, 지도학습 방식(Supervisor Learning)으로는 분명한 한계가 존재한다. 그렇기 때문에, 준지도 학습으로 알려진 SCAE(Stacked Convolution AutoEncoder)를 활용한다, 파일들의 바이트 정보들을 추출하여, 이미지화를 진행하고, 이 이미지들을 학습을 시켜, 학습 시키지 않은 10,869개의 악성코드, 3,442개의 비악성코드를 모델에 추론한 결과 정확 도를 98.84%을 달성하였다. Malicious codes cause damage to equipments while avoiding detection programs(vaccines). The reason why it is difficult to detect such these new malwares using the existing vaccines is that they use “signature-based” detection techniques. these techniques effectively detect already known malicious codes, however, they have problems about detecting new malicious codes. Therefore, most of vaccines have recognized these drawbacks and additionally make use of “heuristic” techniques. This paper proposes a technology to detecting unknown malicious code using deep learning. In addition, detecting malware skill using Supervisor Learning approach has a clear limitation. This is because, there are countless files that can be run on the devices. Thus, this paper utilizes Stacked Convolution AutoEncoder(SCAE) known as Semi-Supervisor Learning. To be specific, byte information of file was extracted, imaging was carried out, and these images were learned to model. Finally, Accuracy of 98.84% was achieved as a result of inferring unlearned malicious and non-malicious codes to the model.
최현웅,정세광,김진준 한국가스학회 2017 한국가스학회지 Vol.21 No.6
Established in the 1960s, high pressure underground pipelines in Ulsan and Yeosu industrial estate are underground as toxic gas as well as combustible gas that is heavier than city gas and low combustion range. Especially, industrial pipelines occupy more than 20 years old pipes. In this way, the industrial estate pipeline was installed before the introduction of the supervision of construction, However, unlike the city gas pipeline, the pipeline is managed without any legal obligation. In this study, the safety management status of high pressure underground pipelines and urban gas underground pipelines in the industrial estate is analyzed and comparison of laws, extent of damage impact, using the pipe inspection model for pipe inspection of high pressure piping system with the existing piping system. it is intended to cuntribute to improving the safety of industrial estate are underground pipeline. 1960년대에 설립된 울산 및 여수 산업단지 고압가스매설배관은 누출 시 피해가 큰 독성가스는 물론 도시가스보다 무겁고 연소범위가 낮은 가연성가스가 그물망처럼 매설사용 중에 있다. 특히, 산업단지 배관의 경우 20년 이상 노후된 배관이 과반이상으로 점유하고 있다. 이와 같이 산업단지 배관은 상주시공감리제도 도입이전에 매설설치 되었으나, 도시가스 매설배관과 달리 법적 의무 없이 자율적으로 배관관리를 하고 있다. 본 연구에서는 산업단지 고압매설배관과 도시가스 매설배관의 안전관리 실태현황, 법을 비교, 피해영향범위 분석 하고 이를 산업단지 고압매설배관의 배관점검모델 마련에 활용하여 산업단지 고압매설배관의 안전성향상에 기여하고자 한다.
최현웅(Hyunwoong Choi),정광섭(Kwangseop Chung),이태호(Taeho Lee),박승태(Seungtae Park) 대한설비공학회 2009 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2009 No.-
After analyzing the characteristics of the cooling dryer, the mixed cooling dryer was developed by adding the desiccant dryer which supplement the cooling dryer's demerits. Also, the hybrid desiccant cooling dryer was developed to use effectively the exhaust heat energy of the cooling dryer. It could make a more that 20 percent reduction in energy compared with the mixed desiccant cooling dryer. It has become essential to supply this equipment and search the suitable drying product.
최현웅 ( Hyun Wong Choi ) 한국컴퓨터교육학회 2017 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.21 No.2
최근 4차 산업혁명 및 인터넷 환경이 변화되면서 대학 교육환경의 빠른 변화와 산업체에 재 교육이나 온라인 교육에 있어, 교육자 중심에서 수요자 중심으로 교육환경을 바꾸고자 하는 노력을 하고 있다. 우리나 라에서는 2018년부터 `한국형 나노디그리` 모델을 개발하고 한국형 무크 강좌도 확대하겠다는 계획을 밝혔다. 이에 본 논문에서는 MOOC 에 대해서 알아보고 오픈소스 플랫폼(Moodle, Tao-testing, Joomla) 를 활용 하여 MOOC를 구축함으로서 대학교의 환경을 최소의 비용으로 강의자 및 교육자 위주의 환경에서 수요자 가 원하는 교육환경으로 개선하는 방안을 제시한다.