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Long short-term memory-based Malware classification method for information security
Kang, Jungho,Jang, Sejun,Li, Shuyu,Jeong, Young-Sik,Sung, Yunsick Elsevier 2019 Computers & electrical engineering Vol.77 No.-
<P><B>Abstract</B></P> <P>Signature-based malware detection approaches are inadequate for detecting the increasingly intelligent and large number of malware programs emerging today. Therefore, alternative approaches are required. The effects of malware can be estimated by analyzing the opcodes in its executable files. It can then be classified into families using a long short-term memory (LSTM) network. Vectorizing opcodes and application programming interface (API) function names using one-hot encoding results in high-dimensional vectors because each case is represented using one dimension. Therefore, this paper proposes a word2vec-based LSTM method to analyze opcodes and API function names using fewer dimensions. The results of opcode and API function name classification using the proposed method and one-hot encoding were compared using the Microsoft Malware Classification Challenge dataset. The proposed method showed approximately 0.5% higher performance than the one-hot encoding-based approach.</P>
Prediction of the Arctic Oscillation in boreal winter by dynamical seasonal forecasting systems
Kang, Daehyun,Lee, Myong-In,Im, Jungho,Kim, Daehyun,Kim, Hye-Mi,Kang, Hyun-Suk,Schubert, Siegfried D.,Arribas, Alberto,MacLachlan, Craig American Geophysical Union 2014 Geophysical research letters Vol.41 No.10
This study assesses the skill of boreal winter Arctic Oscillation (AO) predictions with state-of-the-art dynamical ensemble prediction systems (EPSs): GloSea4, CFSv2, GEOS-5, CanCM3, CanCM4, and CM2.1. Long-term reforecasts with the EPSs are used to evaluate how well they represent the AO and to assess the skill of both deterministic and probabilistic forecasts of the AO. The reforecasts reproduce the observed changes in the large-scale patterns of the Northern Hemispheric surface temperature, upper level wind, and precipitation associated with the different phases of the AO. The results demonstrate that most EPSs improve upon persistence skill scores for lead times up to 2months in boreal winter, suggesting some potential for skillful prediction of the AO and its associated climate anomalies at seasonal time scales. It is also found that the skill of AO forecasts during the recent period (1997-2010) is higher than that of the earlier period (1983-1996).
Integration of Cloud and Big Data Analytics for Future Smart Cities
Kang, Jungho,Park, Jong Hyuk Korea Information Processing Society 2019 Journal of information processing systems Vol.15 No.6
Nowadays, cloud computing and big data analytics are at the center of many industries' concerns to take advantage of the potential benefits of building future smart cities. The integration of cloud computing and big data analytics is the main reason for massive adoption in many organizations, avoiding the potential complexities of on-premise big data systems. With these two technologies, the manufacturing industry, healthcare system, education, academe, etc. are developing rapidly, and they will offer various benefits to expand their domains. In this issue, we present a summary of 18 high-quality accepted articles following a rigorous review process in the field of cloud computing and big data analytics.
Integration of Cloud and Big Data Analytics for Future Smart Cities
( Jungho Kang ),( Jong Hyuk Park ) 한국정보처리학회 2019 Journal of information processing systems Vol.15 No.6
Nowadays, cloud computing and big data analytics are at the center of many industries’ concerns to take advantage of the potential benefits of building future smart cities. The integration of cloud computing and big data analytics is the main reason for massive adoption in many organizations, avoiding the potential complexities of on-premise big data systems. With these two technologies, the manufacturing industry, healthcare system, education, academe, etc. are developing rapidly, and they will offer various benefits to expand their domains. In this issue, we present a summary of 18 high-quality accepted articles following a rigorous review process in the field of cloud computing and big data analytics.
강정호(Jungho Kang),김형주(Hyungjoo Kim),전문석(Moon-Seog Jun) 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회지 Vol.13 No.1
H/W, S/W 기술과 통신 기술이 발전함에 따라 기술들이 융합되고 오늘날 사물인터넷이란 기술이 우리 생활 속에 소리 없이 들어오게 되었다. 사물인터넷 시장은 2014년도를 기준으로 2020년도에는 국내는 4.7배, 국외는 3.3배 성장할 것으로 예측되고 있으며, 인터넷에 연결된 개체 수 또한 500억 개에 이를 것으로 예상된다. 시장성장과 더불어 사물인터넷 국제 표준과 플랫폼 및 서비스 개발 부분에서도 주요 국가들의 적극적인 참여와 연구가 진행되고 있다. 이러한 틈 속에서 우리 산업 전반에 사물인터넷의 효과를 퍼트려 경제적, 학문적으로 한 단계 도약할 수 있는 국내 사물인터넷 생태계를 위해 산·학·연 및 정부차원의 유기적인 협조가 필요할 것으로 예상된다.
강정호(Jungho Kang),윤미연(Miyoun Yoon),피영수(Youngsoo Pee),신용태(Yongtae Shin),장의진(Uijin Jang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ
디지털 컨텐츠의 생산과 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 컨텐츠에 대한 지적 재산권 및 수익 창출에 대한 중요성이 대두되었다. 이를 위해 디지털 컨텐츠 자체에 저작권을 보호할 수 있는 기능을 부여하는 기술인 DRM이 개발되었다. 본 논문에서는 DRM(Digital Rights Management)의 영역에 속하는 디지털 컨텐츠 접근을 제어하기 위한 기술 중에서 이미지 컨텐츠에 대한 불법적인 캡쳐 방지를 위한 모델을 제안한다.
USHA 기반의 확장성과 신뢰성을 제공하는 수직 핸드오프 기법 설계
강정호(Jungho Kang),윤미연(Miyoun Yoon),전진영(Jinyoung Jun),신용태(Yongtae Shin) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅲ
차세대 네트워크의 출현으로 다양한 형태의 통신망 들 간의 융합이 중요해졌다. 무선 망의 경우 이질적인 망들 간의 통합 및 융합이 이루어지기 위해서는 끊김 없는 이동성 지원이 매우 중요하다. 끊김 없는 이동성 지원은 이질적인 무선망 간의 이동시에도 지속적으로 세션을 유지하는 기능을 일한다. 이러한 기능을 핸드오프 기업이라 하며 현재 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 현재 제안되어 있는 핸드 오프 기법 중 USHA(Universal Seamless Handoff Architecture)를 기반으로 하여 적용하기 쉬우며 확장성과 신뢰성을 보장하는 핸드오프 모델을 제안한다.
센서 데이터와 Semantic 정보를 이용한 모바일 로봇의 Execution Monitoring
강정호(JungHo Kang),임기현(GiHyun Lim),방희범(HeeBeom Bang),서일홍(IlHong Suh) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
자율적인 모바일 로봇의 행동은 불확실하거나 변화하는 환경에서 강건하고 안전하게 움직일 수 있어야 한다. 이러한 행동을 하기 위해서는 로봇이 실행하면서 발생하게 되는 움직임과 계획 또는 환경적 요소에서 비롯된 예외적 상황을 발견하고 이를 구분할 수 있는 능력이 필요하다. Execution Monitoring이란 로봇이 이러한 예외적 상황을 구분하고 분류하는 것을 말한다. 본 논문에서는 이러한 예외적 상황을 구분하는 데 있어서 Sensor Data와 Semantic 정보를 이용한 Execution Monitoring을 제한하고 있다.