A blockchain is a technology in which all nodes participating in a distributed network manage each transaction's contents without a central server managing the transaction, which is a record of the transaction. The block containing the transaction record of a specific period is connected to the blockchain by referring to the hash value for the previous block, and the chain with the new block added is shared with all nodes again. Transactions using existing certificates will pass through FinTech, and in the near future, applications using blockchains are expected to emerge. In this study, we analyze the problems of the existing model, and propose a transaction model that applies the blockchain to come. Among various applications, this study develops a trading model targeting the energy sales market among the topics that will lead the fourth industrial revolution. As a result of analyzing the proposed model, it was possible to be sure of the possibility of a safer energy sales transaction than the existing method.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.2
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pp.84-90
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2019
Tremendous computation of full search or lossless motion estimation algorithms for video coding has led development of many fast motion estimation algorithms. We still need proper control of computation and prediction quality. In the paper, we suggest an algorithm that reduces computation effectively and controls computational amount and prediction quality, while keeping prediction quality as almost the same as that of the full search. The proposed algorithm uses multiple thresholds for partial block sum and times of counting unchanged minimum position for each step. It also calculates the partial block matching error, removes impossible candidates early, implements fast motion estimation by comparing times of keeping the position of minimum error for each step, and controls prediction quality and computation easily by adjusting the thresholds. The proposed algorithm can be combined with conventional fast motion estimation algorithms as well as by itself, further reduce computation while keeping the prediction quality as almost same as the algorithms, and prove it in the experimental results.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.11
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pp.273-280
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2020
Automatic Static Analysis Tools help developers to quickly find potential defects in source code with less effort. However, the tools reports a large number of false positive warnings which do not have to fix. In our study, we proposed an artificial neural network-based warning classification method using topic models of source code blocks. We collect revisions for fixing bugs from software change management (SCM) system and extract code blocks modified by developers. In deep learning stage, topic distribution values of the code blocks and the binary data that present the warning removal in the blocks are used as input and target data in an simple artificial neural network, respectively. In our experimental results, our warning classification model based on neural network shows very high performance to predict label of warnings such as true or false positive.
To manage the Internet of Things(IoT) Network, which consists of a large number of various devices, a secure and automatic method of strengthening the IoT network is being proposed. Blockchain has a 'smart contract' element of autonomous execution method, which is emerging as a way to not only exchange data quickly without mediators but also securely and automatically manage processes between IoT devices. In this paper, we implement a prototype of the entire IoT device management system based on the EOSIO with DPoS(Distributed Proof of Stake)-based blockchain structure, proposed as a prior study, including the user application DApp(Decentralized Application) and the actual IoT devices (Raspberry Pi-based device, and smart lamp) that interact with the blockchain platform. We analyze the benefits of the system and measure the time overhead to show the feasibility of the system.
Recently, in the field of next-generation e-commerce and finance, interest in blockchain-based technologies such as Bitcoin and Ethereum is great. Although the security of blockchain technology is known to be secure, hacking incidents / accidents related to cryptocurrencies are being issued. The main causes were vulnerabilities in the external environment, such as taking over login sessions on cryptocurrency wallets, exposing private keys due to malware infection, and using simple passwords. However, private key management recommends general methods such as utilizing a dedicated application or local backup and physical archiving through document printing. In this paper, we propose a white box password-based private key protection scheme. As a result of safety and performance analysis, we strengthened the security against vulnerability of private key exposure and proved the processing efficiency of existing protocol.
Kim, Young-Mo;Park, Byeong-Chan;Bang, Kyung-Sik;Kim, Seok-Yoon
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.2
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pp.45-52
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2021
In this paper, we propose a method of generating theme, background amd signal music usage monitoring information based on a blockchain, in which the music usage informations are recorded by the monitoring tool using feature-based filtering of monitoring organizations. Theme, background and signal music are music inserted into the broadcasting contents of broadcaster. Since they are recognized as created contents just like normal music, there are lyricists and composers who have the right for those music and all copyright holders of them have to receive the corresponding copyright fees, once the music was used in the broadcast. However, there are problems with inaccurate monitoring results for music usage, due to the omission of usage details and non-transparent settlement method. In order to solve these problems, If the information generation method proposed in this paper, accurate music usage history can be created, the details are stored in the blockchain without changes or omissions, and transparent settlement and distribution are possible by smart contract, avoiding the current non-transparent settlement method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.3
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pp.440-448
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2021
This paper presents problems of network technology in smart grid and implements a blockchain-based LoRa multi-hop network to solve them. Since some smart grid applications are operated in harsh environments, it is difficult to establish communication infrastructure. We propose a LoRa network with multi-hop using the Flooding routing protocol. Smart grid environment composes an independent network using various power grid protocols depending on the application. Since this has a problem that an independent infrastructure must be established for each network, a single gateway device supports multiple power grid protocols to implement a method for network integration. Lastly, the author applied Hyperledger-based blockchain to the LoRa network to ensure the integrity of data in a smart grid environment, and strengthened security by physically distributing it. After constructing the three suggestions on the actual test bed, we confirmed that the network operates normally through experiments.
Initial public offering (IPO) has a legal framework for investor protection, and because there are various quantitative evaluation factors, objective analysis is possible, and various studies have been conducted. In addition, crowdfunding also has several devices to prevent indiscriminate funding as the legal system for investor protection. On the other hand, the blockchain-based cryptocurrency white paper (ICO), which has recently been in the spotlight, has ambiguous legal means and standards to protect investors and lacks quantitative evaluation methods to evaluate ICOs objectively. Therefore, this study collects online-published ICO white papers to detect fraud in ICOs, performs ICO fraud predictions based on BERT, a text embedding technique, and compares them with existing Random Forest machine learning techniques, and shows the possibility on fraud detection. Finally, this study is expected to contribute to the study of ICO fraud detection based on quantitative methods by presenting the possibility of using a quantitative approach using unstructured data to identify frauds in ICOs.
Yun, Jong-Hyeon;Lee, Seok-Jae;Jang, Su-Min;Yoo, Jae-Soo;Kim, Hong-Yeon;Kim, Jun
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.35
no.1
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pp.1-17
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2008
Recently, the object based storage devices systems(OSDs) have been actively researched. They are different from existing block based storage systems(BSDs) in terms of the storage unit. The storage unit of the OSDs is an object that includes the access methods, the attributes of data, the security information, and so on. The object has no size limit and no influence on the internal storage structures. Therefore, the OSDs improve the I/O throughput and the scalability. But the backup systems for the OSDs still use the existing backup techniques for the BSDs. As a result, they need much backup time and do not utilize the characteristics of the OSDs. In this paper, we design and implement a new object based backup system that utilizes the features of the OSDs. Our backup system significantly improves the backup time over existing backup systems because the raw objects are directly transferred to the backup devices in our system. It also restores the backup data much faster than the existing systems when system failures occur. In addition, it supports various types of backup and restore requests.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.389-391
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1999
영상 압축 기법에는 여러 가지 알고리즘을 적용되고 있다. 이런 알고리즘들에는 주파수 영역 중복을 제거하기 위한 DCT, 시간 중복성 제거를 위한 움직임 측정, 압축기법에 의해서 만들어진 정보를 부호화하는 VLC들이 있다. 이런 부호화 알고리즘들은 부호화기를 구현하는데 많은 시간을 요구하며 특히 움직임 추정은 부호화기의 절반에 가까운 시간을 소비한다. 움직임 측정 기술의 복잡도는 search algorithm, cost function, search range parameter의 요인으로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Full Search 알고리즘 대신에 three-step 알고리즘을 사용하여 움직임 측정 시간을 줄였다. Full Search 알고리즘은 search area에서 모든 지역에 대해 cost function을 사용하여 이전 블록과 얼마나 유사한지를 조사한다. 따라서 이전 블록과 가장 유사한 부분을 찾는 좋은 방법이지만 그만큼 시간이 많이 사용한다. Three-step 알고리즘은 search area의 일정 지역에 대해 cost function를 사용하여 이전 블록과의 유사성을 찾는 fast 알고리즘이다. Three-step 알고리즘을 사용한 경우 기존의 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 60% 정도의 시간이 단축되었다. 그리고 생성되는 압축 데이터의 크기는 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 많이 차지한다. 생성되는 H.263파일의 화질에서는 Three-step 알고리즘을 사용한 경우일지라도 full search 알고리즘을 사용한 경우와 거의 비슷한 화질을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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