1930年代 家族史ㆍ年代記小說 硏究

黃閏喆 대구어문학회 1991 우리말 글 Vol.9 No.-

오픈 플랫폼을 이용한 .Net 기반 융합 하이패스 시스템 설계 및 구현

황윤철,조선문 한국지식정보기술학회 2013 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.8 No.5

In recent years, due to the rapid increase of vehicles delay and congestion from the main road occurs frequently. Because of the establishment of a new road, finding a route to the destination has been very difficult, so the use of high-pass and the navigation are increasing. Thus, in this paper, by considering the user's convenience and economy, Convergence HiPass (C-HiPass) system which fused High-pass and navigation is proposed and implemented. C-HiPass system is designed and implemented to fuse high-pass technology and navigation capabilities by being based on .Net using Arduino. In addition, as we developed it to show driving record according to user-convenience, it can gives us the effect to maximize the user-convenience.

Magnetron sputtering법을 이용하여 합성한 다층 카본 박막의 특성평가

황윤철,나종주,권식철 한국진공학회 2007 한국진공학회 학술발표회초록집 Vol.16 No.2

대규모 네트워크 망에서 효율적인 보안정책관리를 위한 정책기반 보안관리모델

황윤철,엄남경,이상호,Hwang, Yoon-Cheol,Um, Nam-Kyeong,Lee, Sang-Ho 한국통신학회 2003 韓國通信學會論文誌 Vol.28 No.1B

정보보호 기술이 부분적, 폐쇄적, 개별적 개발에서 개방적, 광역적, 통합적으로 변모해 감에 따라 각각의 보안시스템을 구조적으로 통일하고 분산된 관리 방법을 일원화하기 위한 연구의 필요성이 증대되었다 그러나 아직까지는 각각의 보안시스템을 하나로 통합시켜 관리할 수 있는 공통된 프레임워크가 존재하지 않는다 따라서 이 논문에서는 각각의 보안 시스템을 체계적으로 관리하고 분산된 관리 방법을 일원화 할 수 있는 정책기반 네트워크 보안 관리 모델을 제시한다. As Information Security Technology has become rather transparent, wide, and integrated than in part, exclusive, and separated, A necessity of the study about integrating the separated distributed security systems into one module, has grown However, there is no integrated framework which can manage all separate security systems as one integrated one yet. Accordingly, we propose a new policy based network admirustrative model in this paper which can integrate individual security systems and distributed control way into one effectively.

계층적 구조의 보안 정책 모델과 연동 방식 설계

황윤철,이용주,이종태,이상호 한국통신학회 2001 韓國通信學會論文誌 Vol.26 No.8

인터넷 서비스의 다양화와 네트워크의 대형화로 인하여 서브 도메인(Subdomain) 및 도메인을 포함한 인터넷 전체에 걸쳐 적용할 수 있는 계층적 구조의 보안 모델의 정의와 이 모델을 기반으로 하는 보안 정책 프로토콜의 표준화가 요구되고 있다. 이 논문에서는 기존 보안 정책 서버 구조를 기존의 Internet-Draft 문서를 통해 분석하고 그것을 바탕으로 계층적 보안 정책 구조를 제시한 후 보안 정책 연동 프로토콜을 설계한다. 이를 위해 보안정책 프로토콜을 확장하고 그룹개념을 위한 질의와 레코드를 확장 설계하고 계층적 보안 모델에서 효과적인 보안정책 상속 및 수정을 위한 갱신 레코드를 정의한다. 또한 동일한 정책 속성을 갖는 호스트들의 모임을 그룹으로 정의하고, 이 개념을 기반으로 효율적인 연동 메커니즘을 설계한다.

사전 탐지와 예방을 위한 랜섬웨어 특성 추출 및 분류

황윤철 대한산업경영학회 2023 산업융합연구 Vol.21 No.9

최근 들어 개인, 기업, 국가 등 사회 전반에 랜섬웨어에 의한 피해가 급증하고 있으며 그 규모도 점차 커지고 있다. 랜섬웨어는 사용자 컴퓨터 시스템에 침입하여 사용자의 중요 파일들을 암호화하여 사용자가 해당 파일들을 사용하지 못하게하고 그 댓가로 금품을 요구하는 악의적인 소프트웨어이다. 랜섬웨어는 기타 다른 악의적인 코드들에 비해 공격기법이 다양하고 정교하여 탐지가 어렵고 피해 규모가 크기 때문에 정확한 탐지와 해결 방법이 필요하다. 정확한 랜섬웨어를 탐지하기 위해서는 랜섬웨어의 특성들로 학습한 탐지 시스템의 추론엔진이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 정확한 탐지를위해 랜섬웨어가 가지는 특성을 추출하여 분류하는 모델을 제안하고 추출된 특성들의 유사성을 계산하여 특성의 차원을 축소한 다음 축소된 특성들을 그룹화하여 랜섬웨어의 특성으로 공격 도구, 유입경로, 설치파일, command and control, 실행파일, 획득권한, 우회기법, 수집정보, 유출기법, 목표 시스템의 상태 변경으로 분류하였다. 분류된 특성을 기존 랜섬웨어에 적용하여 분류의 타당성을 증명하였고, 차후에 이 분류기법을 이용해 학습한 추론엔진을 탐지시스템에 장착하면 새롭게 등장하는신종과 변종 랜섬웨어도 대부분 탐지할 수 있다. Recently, there has been a sharp increase in the damages caused by ransomware across various sectors of society, including individuals, businesses, and nations. Ransomware is a malicious software that infiltrates user computer systems, encrypts important files, and demands a ransom in exchange for restoring access to the files. Due to its diverse and sophisticated attack techniques, ransomware is more challenging to detect than other types of malware, and its impact is significant. Therefore, there is a critical need for accurate detection and mitigation methods. To achieve precise ransomware detection, an inference engine of a detection system must possess knowledge of ransomware features. In this paper, we propose a model to extract and classify the characteristics of ransomware for accurate detection of ransomware, calculate the similarity of the extracted characteristics, reduce the dimension of the characteristics, group the reduced characteristics, and classify the characteristics of ransomware into attack tools, inflow paths, installation files, command and control, executable files, acquisition rights, circumvention techniques, collected information, leakage techniques, and state changes of the target system. The classified characteristics were applied to the existing ransomware to prove the validity of the classification, and later, if the inference engine learned using this classification technique is installed in the detection system, most of the newly emerging and variant ransomware can be detected.

이기종 환경을 위한 OpenCL 기반의 정렬 벡터라이징 설계 및 구현

황윤철 한국지식정보기술학회 2013 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.8 No.6

Over the past few years, the industry has come out a CPU with multiple cores, and innovative happens, resulting in the production of electronic equipment performance more than we thought was high performance. and, Recently electronic devices capable of operation are mostly in a heterogeneous environment that consists of control processes and multiple processors for the operation. In order to use more efficiently a heterogeneous environment and to improve the processing capability, Program is needed to meet thereto parallel processing. Thus, in this paper, defined and implemented parallel processing prototype which is improved processing efficiency by converting existing sequential sorting program into parallel processing program. The OpenCL framework, industry standard of parallel processing program, was used for implementation. Moreover, a result of comparing the sequential method and proposed method proved that processing efficiency was improved 30% to 50%.

1930년대 가족사. 년대기소설 연구

황윤철 우리말글학회 1991 우리말 글 Vol.9 No.-

악성코드의 특성 이미지화를 통한 딥러닝 기반의 탐지 모델

황윤철,문형진 중소기업융합학회 2021 융합정보논문지 Vol.11 No.11

인터넷의 발달로 많은 편리와 이익을 얻었지만 반대로 지능화되는 악성코드로 인하여 사용자의 경제적, 사회적 피해를 주고 있다. 이를 탐지하고 방어하기 위해 대부분 시그니처 기반의 탐지나 방어 프로그램을 사용하 지만 지능화된 악성코드의 변종을 막기에는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 쏟아져 나오는 지능화된 악성코드 를 탐지하고 방어할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 악성코드의 특성을 이미지화하여 딥러닝을 이용한 학 습을 통해 만들어지며 새롭게 탐지된 악성코드와 악성코드 변종들은 이미지화를 수행한 다음 만들어진 모델에 적용하여 탐지한다. 제안된 모델을 사용하면 기존에 탐지되었던 악성코드와 더불어 유사한 변종도 대 부분 탐지됨 을 알 수 있다. Although the internet has gained many conveniences and benefits, it is causing economic and social damage to users due to intelligent malware. Most of the signature-based anti-virus programs are used to detect and defend this, but it is insufficient to prevent malware variants becoming more intelligent. Therefore, we proposes a model that detects and defends the intelligent malware that is pouring out in the paper. The proposed model learns by imaging the characteristics of malware based on deeplearning, and detects newly detected malware variants using the learned model. It was shown that the proposed model detects not only the existing malware but also most of the variants that transform the existing malware.

지능적 탐지 모델을 위한 악의적인 코드의 특징 정보 추출 및 분류

황윤철 대한산업경영학회 2022 산업융합연구 Vol.20 No.5

최근에는 발전하는 정보통신 기술을 이용하여 악의적인 코드들이 제작되고 있고 이를 기존 탐지 시스템으로는 탐지하는게 역부족인 실정이다. 이러한 지능적이고 악의적인 코드를 정확하고 효율성 있게 탐지하고 대응하기 위해서는 지능적 탐지 모델이 필요하다. 그리고, 탐지 성능을 최대로 높이기 위해서는 악의적인 코드의 주요 특징 정보 집합으로 훈련하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 지능적 탐지 모델을 설계하고 모델 훈련에 필요한 데이터를 변환, 차원축소, 특징 선택 단계를 거쳐 주요 특징 정보 집합으로 생성하는 기법을 제안하였다. 그리고 이를 기반으로 악의적인 코드별로 주요 특징 정보를 분류하였다. 또한, 분류된 특징 정보들을 기반으로 변형되거나 새로 등장하는 악의적인 코드를 분석하 고 탐지하는데 사용할 수 있는 공통 특징 정보를 도출하였다. 제안된 탐지 모델은 제한된 수의 특성 정보로 학습하여 악의적인 코드를 탐지하기에 탐지 시간과 대응이 빨리 이루어져 피해를 크게 줄일 수 있다. 그리고, 성능 평가 결과 값은 학습 알고리즘에 따라 약간 차이가 나지만 악의적인 코드 대부분을 탐지할 수 있음을 평가로 알 수 있었다. In recent years, malicious codes are being produced using the developing information and communication technology, and it is insufficient to detect them with the existing detection system. In order to accurately and efficiently detect and respond to such intelligent malicious code, an intelligent detection model is required, and in order to maximize detection performance, it is important to train with the main characteristic information set of the malicious code. In this paper, we proposed a technique for designing an intelligent detection model and generating the data required for model training as a set of key feature information through transformation, dimensionality reduction, and feature selection steps. And based on this, the main characteristic information was classified by malicious code. In addition, based on the classified characteristic information, we derived common characteristic information that can be used to analyze and detect modified or newly emerging malicious codes. Since the proposed detection model detects malicious codes by learning with a limited number of characteristic information, the detection time and response are fast, so damage can be greatly reduced and Although the performance evaluation result value is slightly different depending on the learning algorithm, it was found through evaluation that most malicious codes can be detected.