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이현화,김형천,이창환,이선우,Lee, Hyeon-Hwa,Kim, Hyeong-Cheon,Lee, Chang-Hwan,Lee, Seon-U 한국전기기술인협회 2004 電力技術人 Vol.263 No.7
당산철교 경관조명 연출은 철교라는 특징에 부각하면서 독창성, 조화성, 경제성, 관광성 등을 고려하였으나 디자인의 컨셉은 지하철 2호선의 상징색이 Green 컬러를 기본으로 구조적 조형미, 다양한 조망에 대한 배려, 빛의 색감, 조명 방식 등을 기본컵셉으로 하였으며 전원공급은 지하철 2호선 당산역 구내 전기실을 이용하여 3상4선식 380V/220V로 공급받아 남단과 북단에 각각 1개소에 PANEL을 설치하여 각각의 램프에 공급하였다.<중략>
클라우드 환경에서 제우스 Botnet 공격 유형 분석을 위한 클러스터링 방안 연구
배원일 ( Won-il Bae ),최석준 ( Suk-june Choi ),김성진 ( Seong-jin Kim ),김형천 ( Hyeong-cheon Kim ),곽진 ( Jin Kwak ) 한국인터넷정보학회 2017 인터넷정보학회논문지 Vol.18 No.1
최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅 기술이 활용되고 있다. 클라우드 서비스의 수요가 증가하는 반면에 클라우드 환경에서의 보안 위협은 증가하고 있으며 특히, 악성코드에 의한 공격을 통해 클라우드 환경 내 상호 연결되어 있는 호스트들이 감염 전파될 경우 다른 호스트의 리소스에도 영향을 끼쳐 개인정보 및 데이터의 삭제 등의 보안위협이 확산될 수 있다. 따라서 이러한 보안 위협에 대응하기 위한 악성코드 분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라, 본 논문은 클라우드 환경에서 발생하는 악성코드 분석을 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 제우스 봇넷의 공격 유형별 군집화 방안을 제안한다. 이는 클라우드 환경 내 발생되는 제우스 봇넷에 대하여 악성행위를 유형별로 군집화 함으로써 악성 유무를 판별할 수 있으며, 추후 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 새로운 유형의 제우스 봇넷 공격 대응을 목표로 한다. Recently, developments in the various fields of cloud computing technology has been utilized. Whereas the demand for cloud computing services is increasing, security threats are also increasing in the cloud computing environments. Especially, in case when the hosts interconnected in the cloud environments are infected and propagated through the attacks by malware. It can have an effect on the resource of other hosts and other security threats such as personal information can be spreaded and data deletion. Therefore, the study of malware analysis to respond these security threats has been proceeded actively. This paper proposes a type of attack clustering method of Zeus botnet using the k-means clustering algorithm for malware analysis that occurs in the cloud environments. By clustering the malicious activity by a type of the Zeus botnet occurred in the cloud environments. it is possible to determine whether it is a malware or not. In the future, it sets a goal of responding to an attack of the new type of Zeus botnet that may occur in the cloud environments.