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최세호,오행록,윤주범,Choi, Seho,Oh, Haengrok,Yun, Joobeom 한국군사과학기술학회 2021 한국군사과학기술학회지 Vol.24 No.5
Cyber threats can bypass existing cyber-protection systems and are rapidly developing by exploiting new technologies such as artificial intelligence. In order to respond to such cyber threats, it is important to improve the ability to detect unknown cyber threats by correlating heterogeneous cyber protection systems. In this paper, to enhance cyber-attack response capabilities, we proposed command and control that enables rapid decision-making and response before the attack objectives are achieved, using Lockheed Martin's cyber kill chain and MITRE ATT&CK to analyze the purpose and intention of the attacker.
그래픽 패스워드 기반 사용자 인증 시스템에 대한 보안취약점 분석과 개선
최세호(Se-Ho Choi),박건주(Gun-Joo Park),방선주(Sun-Ju Pang),김여진(Yeo-Jin Kim),권시현(Si-Hyun Kwon),윤은준(Eun-Jun Yoon) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6
본 논문은 최근 Shaikh등이 제안한 일반적인 패스워드 인증 방식의 취약점인 어깨너머 훔쳐보기(shoulder surfing) 공격을 보완한 그래픽 시스템을 이용한 사용자 인증 시스템인 NAPTune 스킴에 대한 보안 취약점을 지적하고 개선된 해결책을 제시한다. 제안한 해결책은 현재 자주 쓰이고 있는 문자, 숫자, 특수문자로 사용자 인증 하는 방식에 취약점인 어깨너머 훔쳐보기 공격을 보완하여 텍스트가 아닌 그래픽(이미지, 사진)을 이용하거나 그래픽과 텍스트를 함께 이용하여 인증하는 방식으로 동작한다.
김철호(C. H. Kim),최세호(S. H. Choi),주원종(W. J. Joo),김기범(K.B. Kim) 한국정밀공학회 2005 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2005 No.10월
This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED light and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of cold roll steel strips are used to develop KNN (k-Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.
냉연강판의 표면결함 분류를 위한 현장 적용용 신경망 분류기 개발
문창인(C. I. Moon),최세호(S. H. Choi),주원종(W. J. Joo),김기범(G. B. Kim) 한국정밀공학회 2006 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2006 No.5월
A new neural network classifier is proposed for the automatic real-time surface inspection of high-speed cold steel strips having 11 different types of defects. 46 geometrical and gray-level features are extracted for the defect classification. 3241 samples of Posco’s Kwangyang steel factory are used for training and testing the neural network classifier. The developed classifier produces plausible 15% error rate which is much better than 20-30% error rate of human vision inspection adopted in most of domestic steel factories.