• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.212-215
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.7-16
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• 2004

The tool path needs to be determined in an efficient manner to generate the final NC (numerical control) code for efficient machining. This is particularly important in machining free form pockets with an arbitrary wall geometry on a three-axis CNC machine. Many CAD/CAM systems use linear interpolation to generate NC tool paths for curved surfaces. However, this needs to be modified to improve the smoothness of the machined bottom surface, reduce machining time and CL (cutter location) file size. Curved machining can be a solution to reduce these problems. The unified rough and finish cut algerian and the tool motion is graphically simulated. In this paper, a grid based 3D navigation algorithm for generating NC tool path data for both linear interpolation and a combination of linear and circular interpolation for three-axis CNC milling of general pockets with sculptured bottom surfaces is developed.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.1
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• pp.45-55
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• 2020

Due to the development of information and communication technology, the number of new / variant malicious codes is increasing rapidly every year, and various types of malicious codes are spreading due to the development of Internet of things and cloud computing technology. In this paper, we propose a malware analysis method based on string information that can be used regardless of operating system environment and represents library call information related to malicious behavior. Attackers can easily create malware using existing code or by using automated authoring tools, and the generated malware operates in a similar way to existing malware. Since most of the strings that can be extracted from malicious code are composed of information closely related to malicious behavior, it is processed by weighting data features using text mining based method to extract them as effective features for malware analysis. Based on the processed data, a model is constructed using various machine learning algorithms to perform experiments on detection of malicious status and classification of malicious groups. Data has been compared and verified against all files used on Windows and Linux operating systems. The accuracy of malicious detection is about 93.5%, the accuracy of group classification is about 90%. The proposed technique has a wide range of applications because it is relatively simple, fast, and operating system independent as a single model because it is not necessary to build a model for each group when classifying malicious groups. In addition, since the string information is extracted through static analysis, it can be processed faster than the analysis method that directly executes the code.

• 정보화사회
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• s.130
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• pp.14-20
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• 1999

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.44-49
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• 1997

액체금속로용 2차원적 연소 해석 코드 REBUS-2[1]에 횡방향 적분법 및 다항식 전개법에 기초한 3차원적 육방형 노달 방법을 결합하여, 3차원적 연소 해석 코드 REBUS-K를 개발하였다. REBUS-K는 3차원적 중성자속 분포 계산 및 미시적 연소 계산을 통해 노내 연소 해석을 수행하며, 또한 핵연료 방출/재배치 및 재장전, 재처리, 성형가공 등의 노외 주기 계산을 수행한다. 비평형주기 및 평형주기 해석을 수행하며, 평형주기 해석 시에는 지정된 제한 연소도 및 증배계수를 만족시키는 주기 길이와 장전 농축도를 탐색한다. 개발된 코드의 검증 계산을 450 MWt 액체금속로의 비평형주기 및 평형주기 문제에 대하여 수행하였으며, 계산 결과를 Argonne 연구소의 3차원적 연소 해석 코드 REBUS-3[2]의 결과와 비교하였다. 그 결과 원자로 증배계수, 출력 분포, 증식율, 연소도, 장전 핵연료의 농축도, 주기 길이 등의 연소 특성이 수렴 조건 이내에서 일치하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.766-769
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• 2008

디지털 형태의 문서가 널리 퍼지고 끊임없이 증가함에 따라 이를 자동으로 가공하고 처리하는 문서자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 본 논문에서는 복합기에서 컬러코드를 인식하는 모듈을 탑재하여 스캔된 문서를 자동으로 분류하는 시스템을 제안하고자 한다. 복합기에서 컬러코드가 부착된 종이문서를 스캔한 다음 그 컬로코드를 추출하여 인식하고 해당 컬러코드와 관련된 문서관리정보에 따라 스캔문서를 복합기 내부의 지정 폴더에 저장하거나 다른 곳으로 전달하는 시스템이다. 이렇게 함으로써 종이문서를 전자화하는 과정에서 수작업으로 분류하는 시간을 줄일 수 있고 또한 사람에 의한 오류를 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.192-195
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• 2006

본 논문에서는 다이 플레이트(Die Plate)를 제작할 때 생산성 향상을 위해서 3D CAD/CAM 시스템을 적용하였다. 사용된 3D CAD/CAM 소프트웨어는 UG NX 3.0이며 생성된 NC 코드는 CNC밀링 및 와이어 컷 방전가공기에 전송되어 다이 플레이트를 자동 가공한다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05b
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• pp.915-920
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• 1998

본 논문에서는 반구형 헤드(hemi-spherical head)를 가진 압력용기에 비방사형(non-radial) 노즐을 가공할 경우, 개구(opening) 간격이 반구형 헤드의 설계에 미치는 영향을 검토하기 위하여 개구 간격의 변화에 따른 응력분포변화를 분석하였다. ASME 코드는 NB-3222.4(d)의 설계 조건을 만족하는 압력 용기의 혜드에 노즐을 가공할 경우, NB-3338.2(d)에서 개구사이의 최소거리를 제시하고 있다. 본 논문에 서는 ASME 코드가 제시하고 있는 개구사이의 최소거리의 타당성과 설계상 이 요건을 만족하지 못하는 경우에 대하여 분석하고 검토하였다. 해석모델은 한국 표준형원자로의 가압기를 기본모델로하여 개구사이의 간격변화에 따른 응력변화를 검토하고, 설계시 고려하여야할 인자를 분석하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.7
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• pp.77-85
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• 2014

Recently, several environment damage caused by malicious or suspicious code is increasing. We study comprehensive response system actively for malware detection. Suspicious code is installed on your PC without your consent, users are unaware of the damage. Also, there are need to technology for realtime processing of Big Data. We must develope advanced technology for malware detection. We must analyze the static, dynamic of executable file for fundamentally malware detection in recently and verified by a reputation for verification. It is need to judgment of similarity for realtime response with big data. In this paper, we proposed realtime detection and verification technology using multiple filter. Our malware study suggests a new direction of realtime malware detection.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.526-528
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• 2016

EPDW는 Event-Process-Data-Work의 약자로 소프트웨어 아키텍처이다. 이 아키텍처는 Event 지향적인 프로그래밍 아키텍처이다. Event 가 발생하면 Process에서 가공하고 Data로 만들어 Work가 처리하는 기본구조를 가지고 있다. 모든 Event는 EventDivider 흐름이 관리되며 Process는 EventDivider에 등록된다. Work는 하나의 기능단위로써 필요한 controller들과 Process들을 가진다. 이를 통해 Event 가공의 코드의 재사용 및 분산방지가 된다. 그리고 Event 흐름의 단순화와 추적의 용이성을 증대해 디버깅에 이점을 가진다.