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Fabry-Perot 광섬유 간섭계를 이용한 비정질 리본의 자기변형율 측정
柳權相,金哲基,金重福,金賢兒 경북대학교 센서기술연구소 1995 센서技術學術大會論文集 Vol.6 No.1
We constructed the displacement sensor for measuring the magnetostriction of an amorphous ribbon using fiber optic Fabry-Perot interferometer, where the ac magnetic field was applied by the Helmholtz coil. The resolution of the sensor is 30 Å and the dynamic magnetostriction of the amorphous ribbon Fe_(81)B_(13.5)Si_(3.5)C_(2) is measured to be 28 x 10^(-6).
온라인 간편 결제 환경에서 기계학습을 이용한 무자각 인증 기술 연구
류권상(Gwonsang Ryu),서창호(Changho Seo),최대선(Daeseon Choi) 한국정보보호학회 2017 정보보호학회논문지 Vol.27 No.6
최근 환경기반 인증 기술로 사용자의 로그인 히스토리를 계정도용 또는 정상 로그인으로 분류한 후 사용자별로 통계모델을 만들어 사용자를 인증하는 Reinforced authentication이 제안되었다. 하지만 Reinforced authentication은 사용자가 과거에 계정도용을 당한 적이 없으면 공격을 당할 가능성이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 기계학습 알고리즘을 이용하여 사용자 환경정보와 타인의 환경정보를 함께 학습시켜 2-Class 사용자 모델을 만드는 무자각 인증 기술을 제안한다. 제안한 기술의 성능을 평가하기 위해 목표 사용자에 대해 아무 정보도 없는 무 지식 공격자와 목표 사용자에 대해 한 가지의 정보만 알고 있는 정교한 공격자에 대한 Evasion Attack을 실험하였다. 무 지식공격자에 대한 실험 결과 Class 0의 Precision과 Recall 각각 1.0과 0.998로 측정되었으며, 정교한 공격자에 대한 실험결과 Class 0의 Precision과 Recall 각각 0.948과 0.998로 측정되었다. Recently, environment based authentication technique had proposed reinforced authentication, which generating statistical model per user after user login history classifies into account takeover or legitimate login. But reinforced authentication is likely to be attacked if user was not attacked in past. To improve this problem in this paper, we propose unconsciousness authentication technique that generates 2-Class user model, which trains user’s environmental information and others’ one using machine learning algorithms. To evaluate performance of proposed technique, we performed evasion attacks: non-knowledge attacker that does not know any information about user, and sophisticated attacker that only knows one information about user. Experimental results against non-knowledge attacker show that precision and recall of Class 0 were measured as 1.0 and 0.998 respectively, and experimental results against sophisticated attacker show that precision and recall of Class 0 were measured as 0.948 and 0.998 respectively.
류권상(Gwonsang Ryu),최대선(Daeseon Choi) 한국정보보호학회 2020 情報保護學會誌 Vol.30 No.5
인공지능은 다양한 분야에서 사람을 뛰어넘는 성능을 보여주고 있어 다양한 서비스에 활용되어 삶의 편리함을 주고 있다. 하지만, 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝은 많은 보안 취약점을 가지고 있어 딥러닝 보안 문제에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 인공지능 보안 취약점을 유발하는 각 공격 유형에 대한 최신 연구와 보안 위협에 대응하기 위한 방어 기술에 대한 최신 연구에 대해 설명한다.
Kwon Sang Ryu(류권상),Seung Hoon Nahm(남승훈),Jae Gap Jung(정재갑),Derac Son(손대락) 한국자기학회 2016 韓國磁氣學會誌 Vol.26 No.2
We designed a model composed a ring type magnet, a yoke, and a sensing coil buried in a projectile for calculating the muzzle velocity based on the voltage induced from sensing coil by simulation. The muzzle velocity was calculated from the master curve obtained through the voltage induced from sensing coil by simulation. The induced voltage increased with increasing the diameter of sensing coil. The projectile’s velocity was proportional to the induced voltage when the sensing coil was buried in projectile. The projectile will be surely exploded at the target region by inputting the information of muzzle velocity variation corrected the diameter effect of induced voltage of sensing coil.
정재갑,김규태,류권상,정기수 대한전기학회 2019 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.14 No.1
This paper describes a method to determine absolutely the dissipation factor (DF) of a capacitor connected with resistor in series that doesn’t depend on any reference capacitor with a known DF. The principle of the absolute determination is based on “elimination” of the DF of a reference capacitor by subtracting DF readings from two successive measurements. This method was applied to the calibration of DF in the range 5x10-6 to 1x 10-2 at voltages up to 1 kV. Results obtained using this method were confirmed by comparing them with DF obtained using different methods