• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.103-110
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• 2019

전자투표는 유권자에게 편리성을 제공하고, 투표 참여율을 증가시킬 수 있다는 주장에 따라 많은 연구가 이어지고 있다. 그럼에도 불구하고 아직까지 전자투표가 널리 적용되지 못하고 있다. 기존의 전자투표 시스템은 투표의 신뢰성을 완전하게 보장하지 못하고, 서버에 대한 공격으로 위조나 변조될 수 있어 보안에 대해 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 전자투표 시스템의 문제점을 해결하기 위해서 블록체인 기술을 제안한다. 블록체인은 거래 데이터의 안전을 보장해 주는 특징을 가진 기술임에도 불구하고 이를 기반으로 구현한 전자투표 시스템은 많지 않다. 이러한 점에 착안하여 본 논문은 블록체인을 기반으로 하는 이더리움 환경에서 전자투표 시스템을 구축했다. 또한 보다 안전한 투표를 시행하기 위해 법적, 기술 및 운영에 필요한 과제를 제시하였다. 구축된 시스템은 기존 중앙집중식 시스템과 달리 공격으로 인한 시스템 마비나 중앙서버시스템 장악으로 인한 거래데이터의 위변조와 같은 문제점을 해결하고 시스템 안전성을 보장할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.215-220
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• 2019

블록체인은 데이터의 조작을 방지하고 무결성 및 신뢰성을 보장하는 기술이다. 이더리움(Ethereum)은 블록체인을 기반으로 하는 암호화폐 시스템의 한 종류로 스마트컨트랙트의 사용 환경을 구축하고 있다. 스마트컨트랙트는 조건이 충족되면 즉시 시행되기 때문에 디지털 데이터에 대한 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. 그러나 다양한 시도가 진행되는 스마트컨트랙트는 정보보안 및 개인정보 보호가 이루어지지 못하고 있다. 네트워크 참여자가 공개된 거래원장을 볼 수 있는 구조는 블록체인에 등재된 데이터나 개인 정보가 노출될 위험이 있다. 본 연구에서는 블록체인으로 기록되는 개인정보의 데이터를 자신이 직접 관리할 수 있도록 하였다. 개인정보의 노출을 방지했고 타임코드를 달아 일정기한이 경과하면 기록정보의 파기실행을 하도록 하여 개인정보를 보호하였다. 향후 제안한 시스템을 기반으로 알려지지 않은 코드결함이나 개인정보 보호의 추가적 관리 기술의 연구가 필요하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.161-163
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• 2021

최근 언택트 시대에 프리랜서 시장이 활성화되면서 재능거래 플랫폼이 빠르게 성장하고 있다. 이러한 재능거래 플랫폼은 판매 금액의 일정 부분을 중개 수수료로 책정하여 수익을 올리는데, 서버-클라이언트 모델 기반의 서비스를 제공하기 때문에 서버 운영비용이 발생하여 수수료가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 분산저장파일시스템(IPFS)을 활용한 이더리움 플랫폼 기반 분산앱(dApp) 시스템에 대한 것으로, 거래 정보 같은 가벼운 데이터는 블록에 올리고 블록체인에 올릴 수 없는 대용량 데이터는 IPFS에 분산 저장 후 파일 주솟값인 CID 값을 블록체인에 올려 서버 및 데이터베이스 운영비용을 절감하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.229-229
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• 2023

블록체인은 보안성과 탈중앙화를 동시에 제공하는 자료구조 중 하나로, 데이터를 중앙 서버가 아닌 모든 참여자들이 동등한 위치에서 관리할 수 있기 때문에 데이터를 투명하고 신뢰성 있게 관리할 수 있다. 본 연구에서는 자율주행 자동차의 차량정보, 주행 중 생성되는 데이터를 블록체인에 저장하여 차량상태, 차량경로 등을 실시간으로 모니터링할 수 있으며 생성 데이터의 권리 보장, 보안성 강화를 위한 이더리움기반 Dapp을 개발한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.49-56
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• 2023

현재, 전자상거래는 디지털 트윈에서 메타버스 세상으로 변화되고 있다. 메타버스 세상은 가상 및 현실세계의 중간 형태로 코인 기반의 메타커머스(Meta-commerce)로 운영된다. 이러한, 메타커머스 세상은 아이템(콘텐츠)을 거래할 경우 블록체인 기반의 NFT 코인을 사용한다. 본 연구에서는 기존 단일형태의 NFT 발행이 아닌 대량 NFT 코인(인증)을 발행하는 방법에 관해 연구했다. 연구방법은 대량 NFT 색인 및 자동생성 방법으로 콘텐츠를 레이어(layer) 기반으로 제작하고 원하는 수량만큼 자동생성하도록 설계했다. 본 연구에서는 대량 민팅(minting)을 위해 NodeJS 기반의 프로그램으로 레이어 중첩 방법(배경, 본체, 기타)을 사용했다. 이렇게 만들어진 NFT 콘텐츠는 그룹 증명의 가치로 모임 및 그룹의 증명할 수 있는 블록체인 기반의 증명서로 활용할 수 있다. 또한, 제작된 콘텐츠 NFT 색인하고 NFT 마켓플레이스(Martplace) 사이트에 폴리곤 코인으로 NFT를 발행했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권5호
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• pp.165-170
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• 2023

최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐 플랫폼이 늘어나며 화폐 거래가 활발이 이뤄지고 있다. 그러나 암호화폐의 특성을 악용한 범죄 또한 늘어나 문제가 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 이더리움 참여 계정 주소에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형 문제로 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효과적인 그래프 임베딩 기법인 trans2vec과 준지도 학습 모델 tri-training을 함께 사용하여 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.55-58
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• 2017

블록체인 기술은 현재 다양한 분야에서 활용되는 기술로 떠오르고 있다. 특히 익명성, 공정성 등의 특징으로 인해 금융권에서의 활용이 두드러지게 나타나고 있는 현실이다. 이러한 블록체인 기반의 기술(비트코인, 이더리움, R3)들을 살펴보고, 금융권에서 어떤 식으로 활용되고 있는지에 대한 방향에 대해 알아보고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.119-122
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• 2022

연합학습은, 데이터 샘플을 보유하는 다수의 분산 에지 디바이스 또는 서버들이 원본 데이터를 공유하지 않고 기계학습 문제를 해결하기 위해 협력하는 기술로서, 각 클라이언트는 소유한 원본 데이터를 로컬모델 학습에만 사용함으로써, 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하고, 데이터 소유 및 활용의 파편화 문제를 해결할 수 있다. 연합학습을 위해서는 통계적 이질성 및 시스템적 이질성 문제 해결이 필수적이며, 인공지능 모델 정확도와 시스템 성능을 향상하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근, 중앙서버 의존형 연합학습의 문제점을 극복하고, 데이터 무결성 및 추적성과 데이터 소유자 및 연합학습 참여자에게 보상을 효과적으로 제공하기 위한, 블록체인 융합 연합학습기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이더리움 기반 블록체인 인프라와 호환되는 연합학습 레퍼런스 아키텍처를 정의 및 구현하고, 해당 아키텍처의 실용성과 확장성을 검증하기 위하여 대표적인 연합학습 알고리즘과 데이터셋에 대한 실험을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.261-262
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• 2022

최근 몇 년간 블록체인 기술은 빠르게 발전하여 많은 산업에 영향을 끼쳤다. 하지만 동시에 비트코인, 이더리움 등 블록체인 네트워크 내에서 많은 금융 범죄들이 발생하고 있다. 최근에는 이와 같은 비정상적인 활동을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 블록체인 네트워크 내의 악성 노드를 탐지하는 기법에 대해 살펴본다. 대부분의 연구가 높은 정확도를 달성하였으며, 악성 노드뿐만 아니라 악성 노드가 수행한 사기 트랜잭션을 탐지하는 연구도 진행되고 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.270-281
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• 2021

정보기술의 발달로 보험사기의 규모는 매년 급증하고 있고, 그 방법도 공모 형태로 조직화되고 고도화되고 있다. 이를 예측하고 검출하기 위한 다양한 형태의 예측모델이 연구되고 있지만 보험관련 정보는 매우 민감하여 공유와 접근에 위험이 높고 법적인 혹은 기술적인 제약이 많다. 이 논문에서는 최근 4차 산업 혁명의 등장으로 가장 각광받는 기술 중 하나인 블록체인을 기반으로 한 기계학습 보험사기 예측모델을 제안한다. 블록체인 기술을 활용하여 안전하고 신뢰받는 보험청구 정보 공유시스템을 실현하고, 보다 효율적이고 정확한 사기예측을 위하여 사회관계분석이론을 적용하여 각 관계에 가중치를 부여하고 기계학습 사기 예측패턴을 4단계로 나누어 제안하였다. 사기 가능성이 높은 보험청구건은 보다 앞선 단계에서 높은 예측 율로 검출되는 효과를 가지며 가능성이 낮은 청구 건은 사후에 참고하여 관리할 수 있도록 차등 적용하였다. 제안하는 모델의 중요 매커니즘은 이더리움(Ethereum) 로컬 네트워크를 구성하여 검증 하였고, 향후 보다 정교한 성능평가가 요구된다.