• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.23-44
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• 2022

최근 탈중앙화 애플리케이션(dApp: decentralized application)의 하나인 P2E(Play-to-earn) 게임이 많은 사회적 관심을 받고 있다. P2E게임은 블록체인 기술을 기반으로 하여 미래성장가능성이 높은 분야로 긍정적인 평가받는 동시에, P2E게임 아이템을 가상화폐 형태로 현금화할 수 있다는 점 때문에 사행성을 가지고 있다는 부정적인 평가도 받고 있다. 이런 상황에서 본 연구는 사용자들이 P2E게임을 지속적으로 사용하고자 하는 의도에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보고자 한다. 헤도닉 정보시스템 사용의도에 관한 선행연구를 바탕으로, 본 연구는 선행요인을 인지된 재미, 경제적 인센티브, 그리고 사회적 영향으로 제시하고, 사회적 영향에 주는 요인을 동료 및 외부 영향으로 나누어 살펴보았다. 연구모델을 P2E게임을 플레이한 경험이 있거나 인지하고 있는 우리나라 성인 350명을 대상으로 데이터를 수집하여 구조방정식 모형으로 검증하였다. 분석결과, 인지된 재미와 주관적 규범은 P2E게임을 지속적으로 사용하고자 하는 의도에 긍정적 영향을 유의미하게 주는 것으로 나타났으나, 경제적 인센티브는 유의미하게 나타나지 않았다. 그리고 동료 영향과 외부 영향은 주관적 규범에 유의미한 긍정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구는 게임업계, 정부, 게임사용자 등 여러 이해 당사자들의 P2E게임에 대한 평가가 첨예한 상황에서 발전적인 사회적 논의를 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권2호
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• pp.155-168
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• 2023

스마트 건강도시, 지역, 지오인터넷(geo-internet) 및 블록체인 기술의 통합으로 인해 건강지리학이 중요해 졌다. 본 연구는 개인과 집단이 직면한 특정한 건강 문제를 중심으로 지리와 건강의 교차점을 탐구한다. 학술문헌들을 바탕으로 관찰 및 기술적 방법을 사용하여 세계적인 건강 문제를 해결하는데 중요한 사회경제적 요인을 탐색하고, 지역적 접근방식을 취한다. 본 연구의 의의는 우즈베키스탄의 보건 문제에 대한 간결한 사례 연구를 제시하여 귀중한 통찰력을 제공하는데 있다. 본 연구에 사용된 기사와 UN 출판물의 데이터를 바탕으로 한 분석은 건강지리학의 학제 간 연구의 특성을 보여주고, 분석 결과는 연구자와 정책 입안자에게 실용적인 적용 가능성을 제공한다. 또한, 전체적인 연구 결과는 지역별 질병을 해결하는 데 있어 지리학 및 보건 건강과학의 중요한 역할을 강조하는 동시에 질병 발생을 포함한 환경 위험 및 건강 영향을 이해하는 데 있어 공간 분석의 중요성을 강조한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권2호
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• pp.91-109
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• 2021

Recently, social and economic environment has been rapidly changed. In particular, the development of IT technology accelerated the introduction of databases, communication networks, information processing and analyzing systems, making the use of such information and communication technology an essential factor for corporate management innovation. This change also affected the accounting areas. The purpose of this study is to document changes in accounting areas due to the adoption of IT technologies in the era of technology and information, to define the required accounting professions in this era, and to present the efficient educational methodologies for training such accounting experts. An accounting expert suitable for the era of technology and information means an accounting profession not only with basic accounting knowledge, competence, independency, reliability, communication skills, and flexible interpersonal skills, but also with IT skills, data utilization and analysis skills, the understanding big data and artificial intelligence, and blockchain-based accounting information systems. In order to educate future accounting experts, the accounting curriculum should be reorganized to strengthen the IT capabilities, and it should provide a wide variety of learning opportunities. It is also important to provide a practical level of education through industry and academic cooperation. Distance learning, web-based learning, discussion-type classes, TBL, PBL, and flipped-learnings will be suitable for accounting education methodologies to foster future accounting experts. This study is meaningful because it can motivate to consider accounting educational system and curriculum to enhance IT capabilities.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권4호
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• pp.105-122
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• 2022

NFTs, which guarantee ownership of digital files using blockchain technology, are the new field for the content industry. The NFT provided new opportunities for content creators to trade digital contents without going through mediation freely. Additionally, collectors and investors can safely and easily own their works without the threat of illegal copies. However, since only a limited number of content creators are participating in the NFT market, there needs to be an influx of various content creators and a process of popularization for this market to grow and develop into the main stage. Furthermore, research on NFT has been limited, and understanding the drivers of creators choosing to participate in NFT is insufficient. Thus, this study aims to identify the factors affecting content creators participating in NFT by applying a mixed-methods approach and presenting practical implications. Using topic modeling and in-depth interviews, this study derives the positive and negative factors and suggests strategies to activate content creators' participation in the NFT market. Through this, we can guide that management implication to reduce the risks and costs of participating in NFTs is needed to encourage the participation of creators. It will also provide insight into ways to develop the NFT content market.

• 무역학회지
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• 제46권2호
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• pp.263-280
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• 2021

With the advent of the era of the 4th Industrial Revolution, various support policies and programs are being introduced as the promotion of startups related to the 4th industry is promoted as a core policy of the government. Based on major technologies such as Artificial Intelligence(AI), Big Data, Internet of Things(IoT), Blockchain, and Automation leading the 4th industrial revolution, logistics and distribution companies are expanding the range of markets and services provided. The purpose of this study is to examine the current status of startups in the logistics field based on major technologies of the 4th Industrial Revolution, which are rapidly growing at home and abroad, and suggest implications for revitalizing logistics startups through a policy demand survey. As a result of the study, in order to foster domestic logistics startups, we propose policy support for integration of logistics startups, integrated management of information, provision of physical space, network platform, and practical education and mentoring.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.59-62
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• 2024

Non-fungible tokens (NFTs) are interchangeable rights to digital assets such as art, in-game items, collectibles or music, etc. NFTs have the potential to be infinitely useful in many industries by increasing security and processing costs for transactions and providing a new platform for the gigeconomy to work through. Its markets have grown fast and significantly since early 2021. We investigate the uses of NFTs and research the facts and figures on the usage of NFTs supporting websites. Using daily data between 2019 to 2021. NFTs took the world by storm in 2021, bringing forth a digital art revolution while becoming one of the fastest-growing asset classes of the year. While the NFTs market has been growing at a rapid pace, many are still wary of entering it because of the theoretical insanity around its worth. NFTs have been out there for quite some time and this trend doesn't plan to go any further. NFTs services have many practical use cases and their potential will only grow over time. While celebrities dive into this marketplace to maintain their onlinepresence andincrease their Net worth.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.47-65
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• 2023

본 논문에서는 투표의 본질적 속성인 4대 원칙을 기반으로 온라인투표시스템이 어떻게 신뢰를 구현할 수 있는지 기술적 관점에서 조망해 본다. 이는 오프라인투표가 온라인투표보다 더 안전하고 신뢰할 수 있다는 기존의 믿음을 투표 절차와 기술적 원리를 기반으로 정교하게 평가해 보려는 것이다. 많은 연구들이 온라인투표시스템을 위한 아이디어를 제시해왔지만 투표의 요구조건 관점에서 절차적으로 엄밀히 따져보지 않았고 또 현실적 수용의 측면에서 검증이 미진한 경우가 많았다. 이에 본 연구는 온라인투표시스템이 어떻게 투표라는 과정의 엄격한 요구조건을 충족시키고 있는지 현업에서 검증된 기술을 중심으로 분석해본다. 일반적 데이터 보안에 더하여 온라인투표는 데이터 위·변조 및 부정행위 방지와 검증을 위한 기술이 더 필요하다. 뿐만 아니라 외부자는 물론이고 관리자 및 시스템 자체에게도 투표데이터가 노출되면 안 되는 고도의 기밀성이 요구된다. 이를 위해 은닉서명, 비트위임, 키분할 등을 활용하며 블록체인 기반 투표일 경우 익명성을 보장하기 위해 믹스넷과 영지식증명이 필요하다. 본 연구에서는 이론적으로 설명되고 있는 보안기술들을 실제 서비스하고 있는 현업의 시스템을 기반으로 고찰해봄으로써 온라인투표시스템의 현황을 진단한다. 이러한 시도는 온라인투표 보안기술에 대한 이해를 높이고 온라인투표의 적용 확장성을 조망하여 보다 신뢰 기반 투표 메커니즘을 구축하는데 기여할 것이다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권6호
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• pp.131-144
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• 2020

As the blockchain technology attracts attention, interest in cryptocurrency that is received as a reward is also increasing. Currently, investments and transactions are continuing with the expectation and increasing value of cryptocurrency. Accordingly, prediction for cryptocurrency price has been attempted through artificial intelligence technology and social sentiment analysis. The purpose of this paper is to develop a deep learning ensemble model for predicting the price fluctuations and one-day lag price of cryptocurrency based on the design science research method. This paper intends to perform predictive modeling on Ethereum among cryptocurrencies to make predictions more efficiently and accurately than existing models. Therefore, it collects data for five years related to Ethereum price and performs pre-processing through customized functions. In the model development stage, four LSTM models, which are efficient for time series data processing, are utilized to build an ensemble model with the optimal combination of hyperparameters found in the experimental process. Then, based on the performance evaluation scale, the superiority of the model is evaluated through comparison with other deep learning models. The results of this paper have a practical contribution that can be used as a model that shows high performance and predictive rate for cryptocurrency price prediction and price fluctuations. Besides, it shows academic contribution in that it improves the quality of research by following scientific design research procedures that solve scientific problems and create and evaluate new and innovative products in the field of information systems.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권6호
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• pp.197-208
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• 2023

다가오는 미래에는 인터넷을 사용하는 사람이라면 누구나 NFT를 1개 이상 가지게 될 것이다. NFT는 FT와는 다르게 소유자를 명시할 수 있고, FT에 비해 추적관리도 용이하다. 2022년의 조사에서도 현재까지 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 무선 프로토콜은 WPA2이다. 2006년에 나온 프로토콜인 만큼 현시점에서는 다양한 취약점이 존재하는 프로토콜이다. 취약점을 보완하기 위해 2018년에 새로 나온 WPA3나 기존의 WPA2를 강화한 WPA2-EAP를 사용하기 위해선 접속하는 기기인 STA(스테이션)과 AP(액세스포인트, 공유기)에 추가적인 장비 업그레이드가 필요하다. 고가의 라우터 장비를 사용하면 보안적인 부분은 해결되지만 SOHO(Small Office Home Office)에서 도입하기엔 경제적인 비효율성이 있다. 본 논문에서는 NFT를 인증 수단으로 사용하여 기존의 WPA2를 그대로 사용하고 장비적인 업그레이드를 하지 않으면서 현재까지 널리 사용되고 있는 크랙 툴들을 방어하며 기존 WPA2와 비교해서도 실제로 SOHO에서 사용하는데 무리가 없음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.