• The Science & Technology
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• v.26 no.9 s.292
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• pp.45-49
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• 1993

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.38 no.9
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• pp.701-703
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• 1994

• Journal of Ginseng Research
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• v.13 no.2
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• pp.153-157
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• 1989

The characteristics of the areal parts, photosynthetic and respiration rates and stem color were examined in 1- to 5-year-old Green-stem, Violet-stem and Yellow-berry variant ginseng (Panax ginseng C.A. Meyer). The top characteristics, photosynthetic and respiration rates were not significantly different among the three variants. Selfed progency of the Green-stems variant plant produced only green stems, while the others produced green and violet stem in the seedling stage. These results showed that most of the top characteristics of the Green-stem variant were similar those of the Violet-stem and Yellow-berry variants with age.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.457-459
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• 2005

TCP는 유선 네트워크 환경을 대상으로 설계된 신뢰성 있는 전송 계층 프로토콜이다. 그러나 무선 네트워크와 같이 기존의 설계 가정에서 벗어난 새로운 환경들은 TCP로 하여금 성능의 저하 문제를 야기하였으며, 이를 극복하기 위한 여러 가지 변종들이 제시되어 왔다. 그러나 하나의 단말 내에서 모든 상황에 적합한 TCP 변종을 모두 유지하는 것은 어려운 일이며, 이를 해결하기 위한 방법으로 제시된 것이 바로 모바일 코드를 이용한 프로토콜의 다운로드이다. 이와 관련된 기존의 연구들은 전체 소스 코드를 다운받아 컴파일한 뒤 갱신하는 방법을 취하고 있는데 이는 TCP의 부분 갱신을 위한 효율적인 프레임워크가 없기 때문이다. 이에 본 논문에서는 전체 프로토콜이 아닌 필요한 부분만을 쉽게 갱신 가능한 TCP 프레임워크를 제안하며, 그 설계와 구현에 대해 다루고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.193-196
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• 2017

본 연구는 기존의 변종 악성코드와는 달리 진화알고리즘을 기반으로 한 악성코드 자동 생성 프레임워크에 대한 것이다. 우리가 제안하는 시스템은 소스가 알려지지 않는 바이너리 상태의 악성코드를 역공학적 기법을 이용하여 소스 상태로 복원하고 복원된 소스를 이용하여 다양한 변종 악성코드를 생성하는 것이다. 진화 연산을 적용하기 위해 평가함수의 설계가 중요한데, 우리는 행동 기반 분석 기반의 평가 함수를 포함하는 프레임워크를 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.662-665
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• 2001

기존의 규칙기반 침입탐지 시스템은 사후처리시 규칙 추가로 인하여 새로운 변종의 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 규칙기반 시스템의 한계점을 극복하기 위하여, 시간지연 신경망(Time Delay Neural Network; 이하 TDNN) 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크강의 패킷은 바이트 단위를 하나의 픽셀로 하는 0에서 255사이 값으로 이루어진 그레이 이미지로 볼 수 있다. 이러한 연속된 패킷이미지를 시간지연 신경망의 학습패턴으로 사용한다. 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷 이미지를 학습하여 두 가지 클래스에 대한 신경망 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.306-308
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• 2018

This paper proposes a variant malicious code detection algorithm in a mobile environment using a deep learning algorithm. In order to solve the problem of malicious code detection method based on Android, we have proved high detection rate through signature based malicious code detection method and realtime malicious file detection algorithm using machine learning method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.346-348
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• 2004

급증하고 있는 인터넷 환경에서 정보보호는 가장 중요한 고려사항 중 하나이다. 특히, 인터넷의 발달로 빠르게 확산되고 있는 웜 바이러스는 현재 바이러스의 대부분을 차지하며, 다양한 종류의 바이러스들과 악성코드들을 네트워크에 전파시키고 있다 지금 이 순간도 웜 바이러스가 네트워크를 통해 확산되고 있지만, 웜 바이러스의 탐지가 응용레벨에서의 룰-매칭 방식에 근거하고 있기 때문에 신종이나 변종 웜 바이러스에 대해서 탐지가 난해하고, 감염된 이후에 탐지를 할 수밖에 없다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 신종이나 변종 웜 바이러스의 탐지가 가능하고, 네트워크 레벨에서 탐지할 수 있는 신경망의 인공지능 모델 중 SOFM을 이용한 웜 바이러스 탐지 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1137-1138
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• 2012

최근 들어, 컴퓨터에 악영향을 미치고자 하는 목적으로 개발된 멀웨어들이 크게 증가하고 있다. 이러한 멀웨어들은 자신들의 변종을 생성함으로써 안티 멀웨어 프로그램들의 탐지에서 벗어나고자 한다. 본 논문에서는 멀웨어들의 변종을 자동으로 탐지하기 위한 기법들 중 그래프 기반 기법에 대해 논의한 후 그 기법의 대표적인 연구들을 소개한다. 그 후 그래프 기반 멀웨어 탐지 시 고려해야 될 사항들에 대해 설명한다. 이러한 논의를 통해 효율적으로 멀웨어를 탐지하기 위한 기술을 고안하는데 중요한 실마리를 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.982-983
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• 2011

악성코드의 수가 급격히 늘어나면서, 최근에는 하루에도 수 만개의 신 변종 악성코드가 쏟아져 나온다. 악성코드로 인한 국내 피해를 줄이기 위해 한국인터넷진흥원에서는 신 변종 악성코드를 즉각적으로 분석하고 분석 결과를 공유하기 위해 노력하고 있다. 하지만 악성코드를 정의하고 분류하는 방침에 있어서 표준화된 규칙이 없어 악성 코드 분석 결과를 공유하는 대에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 현재의 악성코드 정의 및 분류 방안에 대한 한계점을 개선하기 위해 악성-속성을 규정하고 이를 이용한 악성 코드 정의 및 분류 방안에 대해 제시한다.