• 제목/요약/키워드: consensus algorithm

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Lora 환경에서 블록체인 기반 도난방지 프로토콜 설계 및 구현 (Design and implementation of blockchain-based anti-theft protocol in Lora environment)

  • 박중오
    • 융합정보논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.1-8
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    • 2022
  • 통신인프라의 발달 등 1인 보유 네트워크 장비 개수가 점차 늘고 있다. 스마트폰과 같은 범용적인 장비들은 S/W 구현으로 도난/분실 방지 기능을 구현할 수 있다. 그러나, 이외 소형 장비들은 표준 통신 기술 규격이나 H/W 한계로 인한 장거리 통신 문제, 기능 부재(인증 및 보안성) 등 실용성이 부족하다. 본 연구는 LPWA 표준환경의 Lora 통신 프로토콜과 블록체인 기술을 결합한다. 도난 방지 및 보안 기능을 프로토콜에 추가하고, 블록체인 네트워크 구축을 위해 PBFT 합의 알고리즘을 적용했다. 테스트 결과, 안전성(인증 및 신뢰 네트워크)과 성능(블록체인 처리 성능)의 효율성을 확인했다. 본 연구는 4차 산업 융합연구로써 향후 휴대용 또는 소형 장치 도난 방지 제품 개발에 이바지하고자 한다.

블록체인 상호호환성 메커니즘 (Blockchain Interoperability Mechanism)

  • 쩌우칭;이영석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.1676-1686
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    • 2021
  • 본 논문에서는 모듈화, 추상화, 계층화 개념을 기반으로 블록체인 상호호환성을 제공하기 위한 크로스-체인 개념의 해결방안을 제안한다. 컨센서스 알고리즘과 특정한 응용 로직으부터 크로스-체인 기능을 분리하며, 크로스-체인운영의 타당성과 합법성을 보장하기 위해 머클 증명을 활용한다. 또한, 동종 블록 체인과 이종 블록 체인의 기본 구현이 다르기 때문에 크로스-체인에서는 이를 분리하여 다루기로 한다. 동종 블록 체인의 경우 TCP와 유사한 크로스-체인 전송 프로토콜(CCTV)을 제안한다. 이종 블록 체인의 경우 크로스-체인 기능을 실현하기 위해 릴레이 체인을 구성하는 방법을 제시한다. 제안된 방식은 크로스-체인 데이터의 정확하고 효과적이며 신뢰할 수 있고 질서 있고 시기 적절한 전송을 가능하게 할 수 있다.

지연시간 및 보안을 위한 블록체인 기반 스마트홈 시스템 설계 (Blockchain-Based Smart Home System for Access Latency and Security)

  • 아창위;김강철
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.157-164
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    • 2023
  • 현대 사회에서 스마트홈은 사람들의 일상생활의 한 부분이 되고 있다. 전통적인 스마트홈 시스템은 보안, 데이터 집중화, 위변조 같은 문제들을 내포하고 있으며, 이러한 문제들을 해결하는 기술로서 블록체인이 각광 받고 있다. 본 논문은 홈과 블록체인 네트워크 부분으로 구성된 블록체인 기반 스마트홈 시스템을 제안한다. 8개의 노드로 구성된 블록체인 네트워크는 도커 환경에서 하이퍼레저 패브릭 플랫폼에서 구현된다. 데이터 전송 보안을 위하여 ECC 암호화 기술이 사용되고, RBAC가 네트워크 회원의 인증을 관리한다. Raft 의사 결정 알고리즘은 분산처리 시스템의 모든 노드에서 데이터 일관성을 유지하고, 블록 발생 시간을 줄인다. 노드들이 스마트홈 데이터를 안전하고 효율적으로 접근하도록 스마트 컨트랙트가 쿼리와 데이터 전송을 제어한다. 실험 결과는 많은 동시 접근 하에서 안전한 평균 쿼리와 서브밋 시간이 84.5 [ms]와 93.67 [ms]로 유지되고, 모의 패킷캡쳐 공격에서 전송 데이터가 안전하다는 것을 보여준다.

빅데이터를 통한 OTT 오리지널 콘텐츠의 성공요인 분석, 넷플릭스의 '오징어게임 시즌2' 제언 (Analysis of Success Factors of OTT Original Contents Through BigData, Netflix's 'Squid Game Season 2' Proposal)

  • 안성훈;정재우;오세종
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.55-64
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    • 2022
  • This study analyzes the success factors of OTT original content through big data, and intends to suggest scenarios, casting, fun, and moving elements when producing the next work. In addition, I would like to offer suggestions for the success of 'Squid Game Season 2'. The success factor of 'Squid Game' through big data is first, it is a simple psychological experimental game. Second, it is a retro strategy. Third, modern visual beauty and color. Fourth, it is simple aesthetics. Fifth, it is the platform of OTT Netflix. Sixth, Netflix's video recommendation algorithm. Seventh, it induced Binge-Watch. Lastly, it can be said that the consensus was high as it was related to the time to think about 'death' and 'money' in a pandemic situation. The suggestions for 'Squid Game Season 2' are as follows. First, it is a fusion of famous traditional games of each country. Second, it is an AI-based planned MD product production and sales strategy. Third, it is casting based on artificial intelligence big data. Fourth, secondary copyright and copyright sales strategy. The limitations of this study were analyzed only through external data. Data inside the Netflix platform was not utilized. In this study, if AI big data is used not only in the OTT field but also in entertainment and film companies, it will be possible to discover better business models and generate stable profits.

제품 및 서비스 개선을 위한 기술기회 발굴: 특허와 상표 데이터 활용 (Enhancing Existing Products and Services Through the Discovery of Applicable Technology: Use of Patents and Trademarks)

  • 박서인;이지호;이승현;윤장혁;손창호
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제46권4호
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    • pp.1-14
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    • 2023
  • As markets and industries continue to evolve rapidly, technology opportunity discovery (TOD) has become critical to a firm's survival. From a common consensus that TOD based on a firm's capabilities is a valuable method for small and medium-sized enterprises (SMEs) and reduces the risk of failure in technology development, studies for TOD based on a firm's capabilities have been actively conducted. However, previous studies mainly focused on a firm's technological capabilities and rarely on business capabilities. Since discovered technologies can create market value when utilized in a firm's business, a firm's current business capabilities should be considered in discovering technology opportunities. In this context, this study proposes a TOD method that considers both a firm's business and technological capabilities. To this end, this study uses patent data, which represents the firm's technological capabilities, and trademark data, which represents the firm's business capabilities. The proposed method comprises four steps: 1) Constructing firm technology and business capability matrices using patent classification codes and trademark similarity group codes; 2) Transforming the capability matrices to preference matrices using the fuzzy function; 3) Identifying a target firm's candidate technology opportunities using the collaborative filtering algorithm; 4) Recommending technology opportunities using a portfolio map constructed based on technology similarity and applicability indices. A case study is conducted on a security firm to determine the validity of the proposed method. The proposed method can assist SMEs that face resource constraints in identifying technology opportunities. Further, it can be used by firms that do not possess patents since the proposed method uncovers technology opportunities based on business capabilities.

한의약에 대한 국내 언론보도 경향 분석 : 2018년~2022년 뉴스 기사 비교 (Comparative analysis of domestic news trends in Korean Medicine from 2018 to 2022)

  • 진나윤;최영선;임병묵
    • 대한예방한의학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.1-12
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    • 2023
  • Objectives : The aim of this study is to analyze the news articles related to Korean Medicine(KM) and compare trends in news reports from 2018 to 2022. Method : News articles related to KM were collected through the BigKinds, the news bigdata service of the Korea Press Foundation. News reports from 1 January 2018 to 31 December 2022 were searched. 2,950 news articles out of a total of 12,497 met the inclusion criteria. First, quantitative changes in media coverage were analyzed by year, media outlet, and month. For qualitative analysis, two authors independently coded the content of news articles, discussed them until consensus, and consulted with a third researcher to classify them. In addition, keywords extracted by the BigKind's Topic Rank algorithm were compared and analyzed in each year. Results : The number of news articles on KM decreased by 42% in 2022 compared to 2018. Over a fiveyear period, the Naeil Shinmun reported the most on KM among newspapers, while the Hankyoreh did the least. Among broadcasters, YTN reported the most and SBS did the least. When analyzing the reports by category, the most common was 'treatment', followed by 'prevention' and 'scientification'. As a result of extracting keywords with high weight and frequency, 'immunity' and 'immune system' ranked the first and second in 2018, while 'COVID 19' and 'medical law violation' did in 2022. Conclusion : The decrease in media reports on KM during the COVID-19 epidemic period seems to be due to the limited role of KM in responding to infectious diseases, and efforts to expand the scope of KM can induce increased media reports and social interest.

EVMS 업무의 블록체인 기술 적용 방안 연구 (A Study on the Application of Block Chain Technology on EVMS)

  • 김일한;권순동
    • 경영과정보연구
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    • 제39권2호
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    • pp.39-60
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    • 2020
  • 정부와 산업현장 곳곳에서 4차 산업혁명 시대를 실현시키는 핵심 기술인 블록체인을 적용한 서비스 활성화를 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술 적용 효과를 분석하여, 국방 분야에서의 자료 보안과 신뢰 향상 및 업무 효율화를 위한 EVMS 블록체인 플랫폼을 제안하였다. 연구개발 과정에서 생산되는 관리 자료들은 진행상태 모니터링, 미래 상황 예측 및 프로젝트 완료 이후에도 관리가 필요한 중요 연구 자산이기 때문이다. 본 연구의 방법으로 블록체인 기술을 적용한 국내외 서비스 사례 분석을 통해 블록체인 특성이 실제 서비스에서 나타나는 효과를 분석하고, 블록체인 전문가 및 프로젝트 수행 개발자 18명에게 블록체인 시범 사업을 대상으로 설문조사를 실시하여 블록체인 기술 도입의 보안성, 신뢰성, 효율성을 분석하였다. 또한, 국방 EVM 시스템 운영 경험이 있는 담당자를 대상으로 블록체인 적용 적합성에 대한 인터뷰를 실시하여 EVMS 자료의 보안성, 신뢰성, 효율성 측면의 기대 효과를 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 블록체인 기술은 금융, 물류, 의료, 공공서비스 등 다양한 분야에 적용되어 보험금 청구 절차와 같은 업무의 간소화 및 신속한 처리를 실현하고, 거래 정보의 분산 저장과 보안·암호 기술로 자료의 신뢰성에 긍정적인 효과가 있음을 사례 분석을 통해 제시하였다. 둘째, 국방 분야의 EVMS에 대해 블록체인 기술 적용 필요성과 블록체인 기술의 특성 조사를 바탕으로 본 논문의 대상인 사업성과 관리 업무 수행에 있어 블록체인을 통해 얻을 수 있는 기대효과로 자료 관리·유통 상의 보안성, 신뢰성, 효율성 향상을 분석하였다. 셋째, 국방 분야에 블록체인 기술을 적용하여 EVM 시스템 구축을 위한 네트워크 모델, 블록구조 모델, 합의 알고리즘 모델을 제안하고, 이들을 종합한 EVMS 블록체인 개념 모델을 제안하였다. 본 연구의 시사점으로 첫째, 사례 분석을 통해 국방 부문에서 블록체인 기술을 적용하기 적합한 분야를 제안하고 그에 필요한 기본 개념 모델을 제안하였다. 둘째, EVMS 업무 수행에 있어 블록체인 기술을 적용함으로써 얻을 수 있는 효과를 도출하고 기존 업무 프로세스의 개선 가능성을 도출하였다는 점이다.

'2019 한국형 조현병 약물치료 지침서'에 따른 조현병에서 동반증상 및 부작용의 치료 (Korean Treatment Guideline on Pharmacotherapy of Co-existing Symptoms and Antipsychotics-related Side Effects in Patients with Schizophrenia)

  • 윤제연;이정석;강시현;남범우;이승재;이승환;최준호;김찬형;정영철
    • 대한조현병학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.21-33
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    • 2019
  • Objectives: The current study covers a secondary revision of the guidelines for the pharmacotherapy of schizophrenia issued by the Korean Medication Algorithm for Schizophrenia (KMAP-SCZ) 2001, specifically for co-existing symptoms and antipsychotics-related side-effects in schizophrenia patients. Methods: An expert consensus regarding the strategies of pharmacotherapy for positive symptoms of schizophrenia, co-existing symptoms of schizophrenia, and side-effect of antipsychotics in patients with schizophrenia was retrieved by responses obtained using a 30-item questionnaire. Results: For the co-existing symptoms, agitation could be treated with oral or intramuscular injection of benzodiazepine or antipsychotics; depressive symptoms with atypical antipsychotics and adjunctive use of antidepressant; obsessive-compulsive symptoms with selective serotonin reuptake inhibitors and antipsychotics other than clozapine and olanzapine; negative symptoms with atypical antipsychotics or antidepressants; higher risk of suicide with clozapine; comorbid substance abuse with use of naltrexone or bupropion/varenicline, respectively. For the antipsychotics-related side effects, anticholinergics (extrapyramidal symptom), propranolol and benzodiazepine (akathisia), topiramate or metformin (weight gain), change of antipsychotics to aripiprazole (hyperprolactinemia and prolonged QTc) or clozapine (tardive dyskinesia) could be used. Conclusion: Updated pharmacotherapy strategies for co-existing symptoms and antipsychotics-related side effects in schizophrenia patients as presented in KMAP-SCZ 2019 could help effective clinical decision making of psychiatrists as a preferable option.

Fully Automatic Segmentation of Acute Ischemic Lesions on Diffusion-Weighted Imaging Using Convolutional Neural Networks: Comparison with Conventional Algorithms

  • Ilsang Woo;Areum Lee;Seung Chai Jung;Hyunna Lee;Namkug Kim;Se Jin Cho;Donghyun Kim;Jungbin Lee;Leonard Sunwoo;Dong-Wha Kang
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제20권8호
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    • pp.1275-1284
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    • 2019
  • Objective: To develop algorithms using convolutional neural networks (CNNs) for automatic segmentation of acute ischemic lesions on diffusion-weighted imaging (DWI) and compare them with conventional algorithms, including a thresholding-based segmentation. Materials and Methods: Between September 2005 and August 2015, 429 patients presenting with acute cerebral ischemia (training:validation:test set = 246:89:94) were retrospectively enrolled in this study, which was performed under Institutional Review Board approval. Ground truth segmentations for acute ischemic lesions on DWI were manually drawn under the consensus of two expert radiologists. CNN algorithms were developed using two-dimensional U-Net with squeeze-and-excitation blocks (U-Net) and a DenseNet with squeeze-and-excitation blocks (DenseNet) with squeeze-and-excitation operations for automatic segmentation of acute ischemic lesions on DWI. The CNN algorithms were compared with conventional algorithms based on DWI and the apparent diffusion coefficient (ADC) signal intensity. The performances of the algorithms were assessed using the Dice index with 5-fold cross-validation. The Dice indices were analyzed according to infarct volumes (< 10 mL, ≥ 10 mL), number of infarcts (≤ 5, 6-10, ≥ 11), and b-value of 1000 (b1000) signal intensities (< 50, 50-100, > 100), time intervals to DWI, and DWI protocols. Results: The CNN algorithms were significantly superior to conventional algorithms (p < 0.001). Dice indices for the CNN algorithms were 0.85 for U-Net and DenseNet and 0.86 for an ensemble of U-Net and DenseNet, while the indices were 0.58 for ADC-b1000 and b1000-ADC and 0.52 for the commercial ADC algorithm. The Dice indices for small and large lesions, respectively, were 0.81 and 0.88 with U-Net, 0.80 and 0.88 with DenseNet, and 0.82 and 0.89 with the ensemble of U-Net and DenseNet. The CNN algorithms showed significant differences in Dice indices according to infarct volumes (p < 0.001). Conclusion: The CNN algorithm for automatic segmentation of acute ischemic lesions on DWI achieved Dice indices greater than or equal to 0.85 and showed superior performance to conventional algorithms.

블록체인 기반 스마트 미터 집계 보안 시스템 구축 (Implementation of Secure System for Blockchain-based Smart Meter Aggregation)

  • 김용길;문경일
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.1-11
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    • 2020
  • 스마트 그리드 환경의 중요한 기본 구성 요소라 할 수 있는 스마트 미터기는 유틸리티 기관에게 실시간 전력소비 정보를 제공한다. 그렇지만, 스마트 미터기에 의한 전력 소비 데이터 집계 과정에서 정보 보안 및 사생활 보호를 보장하는 작업은 쉽지 않다. 최근 몇 년 동안 특정 소비자의 전력 소비 정보 추출을 방지하는 정보 보안 데이터 집계 프로세스에 관해 많은 연구가 있었으나 대부분 내부 공격자로부터 안전하지 않거나 데이터 무결성을 제공하지 못하고 있다. 게다가, bilinear pairing 또는 hash-to-point 작업이 스마트 미터기에서 수행되기 때문에 계산 비용이 만족스럽지 않은 상황이다. 현재 에너지 공급 회사, 신생 기업, 기술 개발자, 금융 기관, 국가 정부 및 학계에서 큰 관심을 끌고 있는 기술로 블록체인 또는 분산 원장 기술이 활발히 연구되고 있다. 특히, 전력 소비 네트워크와 관련하여 블록체인은 상당한 이점과 혁신을 가져올 것으로 소개되고 있다. 이에 본 연구에서는 블록체인 기술을 사용한 분산된 전력 소비 정보 보호 및 보안 미터 데이터 집계 시스템을 제안하고, 손쉽게 구현할 수 있는 자바 프로그램을 나타낸다. 여기에서 스마트 미터 데이터는 계층적 Merkle 트리에 의해 집계 및 검증되며, 비잔틴 결함 허용 프로토콜에 의한 합의 방식이 지원된다.