• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보학 국제심포지엄
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• pp.11-35
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• 2001

For the last twenty years fragment assembly in DNA sequencing followed the "overlap - layout - consensus"paradigm that is used in all currently available assembly tools. Although this approach proved to be useful in assembling clones, it faces difficulties in genomic shotgun assembly: the existing algorithms make assembly errors and are often unable to resolve repeats even in prokaryotic genomes. Biologists are well-aware of these errors and are forced to carry additional experiments to verify the assembled contigs. We abandon the classical “overlap - layout - consensus”approach in favor of a new Eulerian Superpath approach that, for the first time, resolves the problem of repeats in fragment assembly. Our main result is the reduction of the fragment assembly to a variation of the classical Eulerian path problem. This reduction opens new possibilities for repeat resolution and allows one to generate error-free solutions of the large-scale fragment assemble problems. The major improvement of EULER over other algorithms is that it resolves all repeats except long perfect repeats that are theoretically impossible to resolve without additional experiments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1648-1672
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• 2020

There are several types of image registration in the sense of stitching separated images that overlap each other. One of these is feature-based registration by a common feature descriptor. In this study, we generate a mosaic of images using feature-based registration for drone aerial images. As a feature descriptor, we apply the scale-invariant feature transform descriptor. In order to investigate the authenticity of the feature points and to have the mapping function, we employ the sample consensus method; we consider the sensed image's inherent characteristic such as the geometric congruence between the feature points of the images to propose a novel hypothesis estimation of the mapping function of the stitching via some optimally chosen initial candidate inliers in the sample consensus method. Based on the experimental results, we show the efficiency of the proposed method compared with benchmark methodologies of random sampling consensus method (RANSAC); the well-ordering property defined in the context and the extensive stitching examples have supported the utility. Moreover, the sample consensus scheme proposed in this study is uncomplicated and robust, and some fatal miss stitching by RANSAC is remarkably reduced in the measure of the pixel difference.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.83-88
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• 2018

블록체인은 중앙 집중화된 시스템이 아닌 분산화 된 시스템을 구현하는 데에 사용되는 기술로써, 익명성, 투명성 등을 특징으로 한다. 그러나 아직 블록체인을 상용화하기에는 고질적인 공격들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 블록체인을 구현하기 위해서 존재하는 대표적인 합의 알고리즘으로써 Bitcoin, Algorand, 그리고 IOTA를 소개하고, 각각의 합의 알고리즘들이 어떠한 방법으로 블록체인의 고질적인 공격들인 이중 지불 공격이나 시빌 공격을 해결하는지, 혹은 해결하지 못하고 있다면 어떤 방법으로 해결할 수 있는지를 소개한다. 뿐만 아니라 기존의 고질적인 공격이 가능한 새로운 시나리오를 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.60-67
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• 2023

Hyperledger Indy는 탈중앙화 신원 증명 기술인 DID를 구현한 오픈소스다. Hyperledger Indy는 RBFT 합의 알고리즘을 사용하며 풀에 일정 수 이상의 문제 노드로 합의 부족이 발생하면 데이터 추가가 되질 않는다. 이는 노드를 추가하는 것으로 미연에 예방할 수 있으며 자동으로 동작시키기 위해 노드 모니터링 시스템을 구현하였다. 노드 모니터링 시스템은 풀의 상태를 지속해서 확인하며 특정수 이상의 문제 노드가 발생하면 자동으로 노드를 추가해 합의 문제가 발생하는 것을 방지한다. 이는 Hyperledger Indy의 가용성을 높여 줄 수 있으며 합의 알고리즘을 사용하는 다양한 블록체인 서비스에서 참고할 수 있는 연구이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.401-406
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• 2012

This paper considers multi-agent systems with interval time-varying delays and switching interconnection topology. By construction of a suitable Lyapunov-Krasovskii's functional, new delay-dependent consensus control conditions for the systems are established in terms of LMIs (Linear Matrix Inequalities) which can be easily solved by various effective optimization algorithms. One numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1042-1062
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• 2010

Cooperative spectrum sensing (CSS) is an effective technology for alleviating the unreliability of local spectrum sensing due to fading/shadowing effects. Unlike most existing solutions, this paper considers the use of CSS technology in decentralized networks where a fusion center is not available. In such a decentralized network, some attackers may sneak into the ranks of cooperative users. On the basis of recent advances in bio-inspired consensus algorithms, an attack-proof, decentralized CSS scheme is proposed in which all secondary users can maintain cooperative sensing by exchanging information locally instead of requiring centralized control or data fusion. Users no longer need any prior knowledge of the network. To counter three potential categories of spectrum sensing data falsification (SSDF) attacks, some anti-attack strategies are applied to the iterative process of information exchange. This enables most authentic users to exclude potentially malicious users from their neighborhood. As represented by simulation results, the proposed scheme can generally ensure that most authentic users reach a consensus within the given number of iterations, and it also demonstrates much better robustness against different SSDF attacks than several existing schemes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.249-251
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• 2021

PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerant)는 PoW(Proof of Work) 대비 높은 처리 속도를 보장하며 컴퓨팅 파워의 우위로 인한 기록이 번복되지 않는 절대적 최종성을 보장하는 합의 알고리즘이다. 하지만 메시지 복잡도로 인해 참여하는 노드의 수가 증가할수록 네트워크 부하가 지수적으로 증가한다는 한계가 있다. PBFT는 블록체인 네트워크의 성능을 결정짓는 중요한 요소이지만 평가지표와 평가 기술에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 PBFT를 평가할 수 있는 정량적 지표와 개선된 방안을 쉽게 평가할 수 있도록 합의 알고리즘 변경이 편리한 PBFT 평가 프레임워크를 제안한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.226-234
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• 2022

자율주행체와 네트워크기반 제어 기술의 발달에 따라서, 하나의 에이전트를 제어하는 것을 넘어서 다수의 이동체를 분산 제어하는데 사용 가능한 다중 에이전트의 컨센서스 제어에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 컨센서스 제어는 분산형 제어이기 때문에, 정보 교환은 실제 시스템에서 지연을 가지게 된다. 또한, 시스템에 대한 모델을 정확히 수식적으로 표현하는데 있어서 한계를 갖는다. 이런 한계를 극복하는 방법 중에 하나로서 강화 학습 기반 컨센서스 알고리즘이 개발되었지만, 불확실성이 큰 환경에서 느린 수렴을 갖는 경우가 자주 발생하는 특징을 보이고 있다. 따라서, 이 논문에서는 불확실성에 강인한 특성을 갖는 슬라이딩 모드제어를 강화학습과 결합한 슬라이딩 강화학습 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 강화학습 기반 컨센서스 알고리즘의 제어 신호에 슬라이딩 모드 제어 구조를 추가하고, 시스템의 상태 정보를 슬라이딩 변수를 추가하여 확장한다. 모의실험 결과 다양한 시변 지연과 왜란에 대한 정보가 주어지지 않았을 때에 슬라이딩 강화학습 알고리즘은 모델기반의 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서, 기존의 강화학습에 비해서 안정적이면서 우수한 성능을 보여준다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권2호
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• pp.267-277
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• 2017

견고한 분산 서비스를 개발하는 데 있어 주요 문제점 중 하나는 분산 그룹의 참여자들이 공유하는 데이터에 대한 동의를 보장하는 분산 컨센서스를 어떻게 달성하는가에 대한 문제이다. 분산 컨센서스를 위한 알고리즘 중 Raft는 분산 컨센서스 문제를 3가지(리더 선거, 로그 복제, 안정성)로 나누어 해결한 간단하고 이해하기 쉬운 컨센서스 알고리즘이다. 하지만 Raft는 컨센서스 그룹을 구성하고 있는 참여 노드의 추가나 제거같은 노드의 동적 구성에 대하여 전혀 언급하지 않고 있다. 본 논문에서는 Raft를 확장하여 참여 노드의 동적 구성을 허용하는 새로운 컨센서스 알고리즘, Raft-D에 대해 기술한다. 이를 위하여, Raft-D는 참여 노드가 가지는 정보를 확장하고 컨센서스 그룹에 속해있는 노드들의 연결 상태를 확인하기 위한 기법을 제공하며, 이를 바탕으로 컨센서스 그룹의 참여 노드 추가 및 삭제 작업을 다루기 위한 상태와 조건에 대하여 정의한다. 이러한 상태와 조건을 기반으로, Raft-D는 Raft의 로그 업데이트 과정을 통한 컨센서스 그룹의 동적 구성 작업을 수행한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2299-2318
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• 2019

Location-aware networks are of great importance for both civil lives and military applications. Methods based on line-of-sight (LOS) measurements suffer sever performance loss in harsh environments such as indoor scenarios, where sensors can receive both LOS and non-line-of-sight (NLOS) measurements. In this paper, we propose a data association (DA) process based on the expectation maximization (EM) algorithm, which enables us to exploit multipath components (MPCs). By setting the mapping relationship between the measurements and scatters as a latent variable, coefficients of the Gaussian mixture model are estimated. Moreover, considering the misalignment of sensor position, we propose a space-alternating generalized expectation maximization (SAGE)-based algorithms to jointly update the target localization and sensor position information. A two dimensional (2-D) circularly symmetric Gaussian distribution is employed to approximate the probability density function of the sensor's position uncertainty via the minimization of the Kullback-Leibler divergence (KLD), which enables us to calculate the expectation step with low computational complexity. Moreover, a distributed implementation is derived based on the average consensus method to improve the scalability of the proposed algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed centralized and distributed algorithms can perform close to the Monte Carlo-based method with much lower communication overhead and computational complexity.