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암호화된 SNS 애플리케이션 데이터 복호화 방안 연구 : 카카오톡 채널 관리자, Purple, TongTong
이세훈(Sehoon Lee),박명서(Myungseo Park),김기윤(Giyoon Kim),허욱(Uk Hur),김종성(Jongsung Kim) 한국디지털포렌식학회 2020 디지털 포렌식 연구 Vol.14 No.1
스마트폰의 보급률이 높아지면서 소셜 네트워크, 온라인 커뮤니티 및 메신저 등 다양한 기능을 제공하는 애플리케이션이 증가했다. 이러한 애플리케이션은 사용자의 행위 및 정보 등 중요 정보를 스마트폰 내에 저장한다. 따라서 해당 정보들은 디지털 포렌식 관점에서 유효하게 다룰 수 있어 주요 분석 대상이 된다. 그러나 서비스 제공업체에서는 개인 정보의 유출을 막기 위해 다양한 정보를 암호화한다. 이는 디지털 포렌식 관점에서 안티 포렌식으로 작용할 수 있으며 디지털 포렌식 수사에 차질을 발생시킨다. 따라서 암호화된 데이터 식별 및 복호화에 관한 선행 연구가 필요하다. 본 논문에서는 카카오톡 채널 관리자, Purple 및 TongTong을 대상으로 스마트폰에 저장된 암호화된 데이터를 식별하고 암호화 과정을 분석하여 복호화한다. 또한, 네트워크 분석을 통해 로그인 시 전송되는 크리덴셜 데이터의 암호화 과정을 분석하고 활용방안을 제시한다. As the penetration rate of smartphones increased, the number of applications offering various features such as social network, online community and instant messenger has increased. These applications store important information in the smartphone, such as user behavior and information, and such information is important in digital forensic investigation. However, service providers often encrypt various pieces of information to prevent the leakage of personal information. It could be applied as an anti forensic from a digital forensic point of view and often disrupts digital forensic investigation. Therefore, prior research on identifying and decrypting encrypted data is necessary. This paper analyzes encryption processes of the conversation history stored through the KakaoTalk Channel, Purple and TongTong and decrypts their encrypted data. In addition, through the network analysis, we analyze encryption processes of the credential data transmitted at the time of login and study its utilization.
이세훈(Sehoon Lee),황순욱(Soonwook Hwang) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1B
그리드 기반 대규모 신약후보물질탐색환경에서는 (1) 대규모의 도킹 작업을 그리드 상에 제출한 후 이들을 지속적으로 관리하고, (2) 실행된 각 작업들은 동시에 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 접근한다. 우리는 위의 두 부분에서 성능의 개선이 필요함을 발견하였다. (1)의 과정에서 제출된 작업의 상태 정보를 얻기 위해 그리드 스케쥴러를 사용하던 기존의 방식은 대규모 작업 제출에 의한 부하 문제로 정확한 정보를 신속하게 얻는 데 어려움이 있어 제출된 작업의 효율성이 떨어지는 문제가 있었다. 그리고 (2)의 과정에서는 동시에 실행된 대규모 작업들의 접근 요청이 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 집중되면서 이로 인해 성능 저하가 일어났다. 본 연구에서는 기존 환경에서 찾아낸 위의 두 가지 주요 부분에서 발견한 성능 이슈를 밝히고 또 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
자동화된 시멘틱 웹서비스의 조합을 위한 OWL-S 모델의 확장
이승근(Seungkeun Lee),이세훈(Sehoon Lee),이정현(Jeonghyun Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
W3C의 OWL-S는 기존의 웹 서비스와 시멘틱웹 기술의 결합을 통한 웹서비스의 자동화된 검색, 조합등을 지원하기 위한 모델이다. 원하는 특히, 웹서비스 조합은 사용자의 다양한 요구를 지원하기 위해서 매우 중요하며, 웹 서비스 조합을 하나의 처리 단위로 하기 위한 트랜잭션 개념의 도입이 필수적이다. 이를 위해서는 OWL-S웹서비스의 검색시 서비스의 IOPE(Input/Output/Precondition/Effect)와 메시지의 시멘틱 고려 뿐만 아니라 트랜잭션에 영향을 미치는 웹 서비스의 응답시간, 수행비용, 신뢰성등 웹서비스의 품질과 실제 웹 서비스의 연동의 단위가 되는 연산들에 대한 고려가 필요하나, OWL-S에서는 이러한 부분의 정의가 부족하다. 따라서, 이 연구에서는 자동화된 웹 서비스 조합을 위해서 OWL-S을 확장한 새로운 모델을 제안한다. 이 모델은 웹서비스의 성능을 응답속도, 비용, 신뢰도등을 이용해서 웹서비스간의 유사도를 측정할 수 있으며, 실제 연산들에 대한 시멘틱 표현을 가능하게 함으로써 보다 정확한 웹 서비스의 조합을 가능하게 한다.
이용준(Yongjun Lee),이세훈(Sehoon Lee),이정현(Junghyun Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
본 논문에서는 협업 여과 추천의 사용자 정보 부족으로 발생하는 초기화 문제를 개선하기 위하여 스테레오 타입 정보를 활용하여 희소성 문제 해결 방안으로 스테레오타입 정보 기반의 사용자 성향 반영을 통한 계층적 구조를 가지는 가상 점수를 부여하여, 유사도 계산의 개선 및 추천의 정확도를 향상시킨다. 또한 항목의 속성을 분석하여 유사도가 높게 나타날 수 있는 항목을 선정하여 추천의 정확도를 향상시키고자 한다.
그리드 기반의 가상 스크리닝 클라이언트(DrugScreenr-G) 설계 및 구현
이상도(Sangdo Lee),이세훈(Sehoon Lee),황순욱(Soonwook Hwang),김진철(Jinchel Kim) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1B
그리드 인프라를 활용하여 대규모 계산 자원이 필요한 가상 스크리닝(Virtual Screening)에 관한 연구가 국제 WISDOM 프로젝트를 중심으로 활발하게 진행 중에 있다. 기존의 연구들은 싱글 클러스터나 개인의 컴퓨터를 중심으로 계산 자원을 활용하는 방식으로 연구가 진행이 되었다. WISDOM을 중심으로 대규모 말라리아 (Malaria), 조류 독감(Avian Flu) 에 대한 대규모 신약 후보 탐색에 관한 연구들이 진행이 되었으며 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 그리드 개발팀은 2007년도부터 국제 공동 파트너로 연구에 참여하고 있다. 공동연구에 참여하면서 신약 연구 개발자들이 Docking 및 그리드 자원을 활용하기 위한 접근 방식에 있어서 기존 방식들을 활용하기 어려운 점과 검색된 신약 물질을 분석하는 도구의 활용이 어려움이 많아 그리드 기반의 가상스크리닝 도구인 DrugScreenr-G(이하, DSG-G 클라리언트)를 개발하게 되었다. 본 논문은 개발된 DSG-G 클라이언트에 관한 개발 및 구조에 관한 내용이다.
협업 여과의 희소성을 개선한 교육용 컨텐츠 추천 시스템
이용준(Yongjun Lee),이세훈(Sehoon Lee),왕창종(ChangJong Wang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A
본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 계산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.
이진이(Jiuyi Lee),이세훈(Sehoon Lee),황지성(Jiseong Hwang),전종우(Jongwoo Jun) 대한기계학회 2006 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2006 No.11
This paper reports a development of numerical analysis software, which could analyze magnetic field around cracks by using an improved dipole model. The preprocessor includes crack forming software, and the magnetic charge per unit area, m could be distributed on the crack section area. Also lift-off, measurement area and sensor interval, magnetization direction could be considered in the preprocessor. Also, postprocessor provides the results presenting functions, such as natural magnetic field distribution and ∂B/∂x, ∂B/∂y. Also, the physical characteristics of magnetic optical sensor and Hall sensor are included in the postprocessor, and the magnetic field distribution could be changed optical intensity and electrical signal distribution. The experiment results, which are obtained by using magnetic camera and the magnetic optical nondestructive inspection system on the crack, are compared with analysis results by using dipole model analysis software.
대용량 유동해석 데이터에서의 중요도 기반 스트림라인 생성 방법
이중연(Joong-Youn Lee),김민아(Min Ah Kim),이세훈(Sehoon Lee) 한국콘텐츠학회 2018 한국콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.6
스트림라인 생성은 유동해석 데이터에서 유동의 흐름을 해석하기 위한 대표적인 가시화 기법이다. 그러나 효과적인 스트림라인 배치를 위한 씨드 포인트의 위치를 결정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 한편, 대용량의 유동해석 데이터에서 씨드 포인트 결정과 스트림라인 생성 계산은 매우 오랜 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 효과적인 스트림라인 배치를 위해 유동해석 데이터의 중요도를 기반으로 한 씨드 포인트 결정 방법과 분산병렬 가시화 시스템 환경에서의 병렬 처리 기법을 제안한다. 또한, GLOVE 가시화 시스템에서 실제 유동해석 데이터를 이용한 구현 결과를 소개하고 이를 통해 본 논문의 제안 방법을 검증하고자 한다. Streamline generation is one of the most representative visualization methods to analyze the flow stream of fluid dynamics dataset. It is a challenging problem, however, to determine the seed locations for effective streamline visualization. Meanwhile, it needs much time to compute effective seed locations and streamlines on the massive flow dataset. In this paper, we propose not only an importance based method to determine seed locations for the effective streamline placements but also a parallel streamline visualization method on the distributed visualization system. Moreover, we introduce case studies on the real fluid dynamics dataset using GLOVE visualization system to evaluate the proposed method.