블록체인은 네트워크상에서 기록된 데이터들이 하나의 블록 단위로 수집되어 저장되며 앞뒤로 연결되어 저장되도록 고안되었고, 그 형태가 블록들이 연결되어있는 모습과 비슷하므로 블록체인이라 불리게 되었다. 많은 기업이 국내외적으로 블록체인 기반 서비스를 대중화하기 위해 노력하고 있으며, 다양한 산업에서 블록체인이 활용되고 있다. 본 연구는 블록체인의 기술적 특징을 소개하고 블록체인을 활용한 응용 서비스들을 다룬다. 블록체인의 아키텍처와 핵심기술 5가지를 소개하고 결제서비스와 블록체인 서비스 네트워크, 블록체인 부동산 플랫폼, 신원확인, 암호화폐, 다이아몬드 유통경로 추적, 블로그 정보 기록에서 활용되고 있는 블록체인 응용 서비스들을 소개하고자 한다. 블록체인의 이해를 높이고 향후 블록체인 연구 및 서비스 개발에 유용성을 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 근거리에 놓여있는 노트북, 휴대폰, PDA, 혜드셋 등 각종 이동 가능한 장치들을 하나의 무선네트워크로 연결할 수 있는 블루투스의 베이스밴드 시스템 프로토콜 기능을 분석하고 설계하였다. 즉, 전체적인 논리 기능구조를 설계한 후 하드웨어로 구현될 패킷생성 블록, HEC와 CRC 기능블륵, Whitening/Dewhitening 기능블록, FEC 기능블록, 입출력 블록(TX, RX 루틴), 클럭 생성 기능블록, 주파수 선별 기능블록, 오디오 기능블록 그리고, 패킷 제어 블록들의 처리절차를 Verilog HDL 코드로 설계 및 검증하였다.
본 논문에서는 유리 B 스플라인 곡선을 이용한 블록 효과 감소 알고리듬을 VHDL을 이용하여 설계하고, 모의 실험을 통하여 동작을 확인한다. 블록 효과는 매우 낮은 비트율로 블록 기반 부호화 방식을 수행할 때 복원 영상에서 나타나는 블록 형태의 왜곡을 의미한다. 설계된 회로는 유리 B 스플라인 곡선을 적용한 블록 효과 감소 알고리듬으로서, 이 기법은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 제어점을 근사하는 부드러운 곡선을 생성하기 위해 사용되는 스플라인 곡선을 적용하여 블록 현상을 효과적으로 감소시킨다. 설계된 회로는 주파수 100MHz에서 동작을 시켰으며, 모의 실험 결과 매우 우수한 블록 효과 감소 기능을 가진 것을 알 수 있다.
H.264/AVC의 인트라 예측에서 미리 현재 블록 내의 정보 및 이전 블록의 예측 모드 정보 등을 이용하여 현재 블록의 예측 부호화 블록 크기가 결정되었을 경우, 예측된 블록 크기에 적합한 예측 모드 결정이 요구된다. 이에 사전에 결정된 예측 블록 크기 정보와 주변 블록과의 화소 변화량을 계산하여 예측 모드를 결정하는 기법을 제안하고 성능을 평가한다.
블록체인의 장점들은 다양한 분야에서 블록체인의 필요성을 제시한다. 하지만 블록체인에는 몇 가지 단점들이 존재한다. 그 중 엉클블록 문제는 블록체인의 가치와 활용을 크게 저해할 수 있는 문제 중 하나다. 엉클블록 문제로 인해 블록체인의 가치가 저하 될 수 있음에도 불구하고 이전의 연구들은 엉클블록에 대한 연구에 크게 주목하지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 블록체인의 엉클 블록 문제를 예측하고 대비할 수 있도록 엉클블록의 발생을 예측 하고자 한다. 본 연구는 엉클 블록 발생의 정확한 예측을 위해서 새로운 변수와 앙상블 분석 기법 도입의 타당성을 검증한다. 연구 방법으로 엉클블록 문제가 실제로 발생하는 이더리움의 엉클블록을 대상으로 보팅, 배깅, 스태킹 앙상블 분석 기법을 활용하였다. 분석 데이터로는 이더리움과 비트코인 블록체인 정보를 활용하였다. 연구 결과, 이더리움 블록체인 정보만을 활용하여 보팅, 스태킹 앙상블 기법을 적용할 경우 가장 높은 예측 결과가 나타난다는 사실을 발견하였다. 본 연구의 결과는 엉클블록의 발생을 보다 정확하게 예측하여 블록체인의 엉클블록 문제에 대비할 수 있도록 기여한다.
본 논문에서는 블록 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘을 적용한 IEEE 802.11e MAC(Medium Access Control)의 블록전송모드(Block Transfer Mode)의 성능을 분석한다. 성능 향상을 위해서 IEEE 802.11e MAC은 TXOP(Transmission Opportunity)시간 동안 특정 스테이션(station)에게 독점적인 전송 기회를 부여하며, 이 기간동안 하나의 블록 즉 연속적으로 여러 개의 데이터 프레임(frame)을 전송한다. 수신자는 블록내의 각 프레임에 수신 여부를 블록 ack (block Acknowledgment)방식, 즉 하나의 ack 패킷이 모든 수신 프레임의 일련번호를 모아 알려 준다. 그러나 오류가 빈번한 무선 채널 환경에서는 블록 ack 방식을 사용하더라도 빈번한 재전송으로 인해 채널의 성능이 현저히 감소한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 심볼 단위로 오류를 복원하는 블록 FEC 알고리즘을 적용할 수 있는데, 본 논문에서는 802.11e에서 FEC 알고리즘을 적응하는 두 가지 방식의 성능을 해석적으로 분석한다. 즉 두 가지 방식은 프레임 당 블록 FEC를 적용하는 방법과 전체 블록 내의 프레임을 하나의 데이터로 간주하여 FEC를 적용하는 방식이다. 본 논문에서는 이 들 두 가지 방식의 채널 성능 향상 정도와 블록 ack만을 사용한 경우의 성능을 수식적으로 계산한다. 실험에 의하면 BER이 $10^{-4}$인 채널 환경에서 블록 FEC를 적용한 방식이 블록 ack를 사용한 방식에 비해 약 1.5%의 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 블록화 현상을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8$\times$8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 블록의 클래스 걸보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 복잡한 클래스로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.
지속적으로 확산되어져 가고 있는 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조를 분석하였다. 거래 쌍방 간의 신뢰 확보를 위한 제 3 자를 필요로 하지 않는, 분산화된 장부 암호화 시스템 소프트웨어 기술이다. 블록체인은 자료 구조적으로는 링크드 리스트 구조로 되어 있다. 블록체인은 거래 정보를 블록화 하여 다른 블록들과 연결해서 거래 정보를 관리한다. 해시 함수를 사용하여 블록화와 연결을 하게 된다. 결과적으로, 현재의 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조적 취약성을 발견하였다. 본 논문에서 제시한 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조적인 문제점 등이 해결되어지게 되면, 다양한 산업적 기여가 예상된다.
블록 기반의 변환 부호화 방식은 영상 압축 표준에 널리 사용되고 있다. 이러한 방식에서 발생하는 여러 종류의 화질 열화 현상 중 블록의 경계에서 나타나는 블록화 현상은 화질을 떨어뜨리는 대표적인 요인이다. 블록화 현상에 의한 화질 열화는 기존의 PSNR 같은 화질 측정값과 부합하지 않아 새로운 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 논문은 블록 기반 변환 부호화 방식으로 압축된 영상에서 블록화 현상이 발생한 정도를 측정하여 화질을 평가하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은, 블록화 현상이 블록 경계에서 발생하면 경계면에서 양쪽 화소의 밝기값의 차이가 나며, 대개 그 길이가 블록의 경계 길이 만큼 이어지는 특징을 이용하여 블록화 현상을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 원본 영상이 필요치 않고, 블록 경계에서 동작하며, 블록화 현상의 발생 정도를 수치화 한다. 다양한 압축 영상에 본 기법을 적용한 결과, 제안하는 블록화 현상 평가 수치는 인간의 시각 특성에 기반한 주관적 화질 평가와 부합하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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