• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.567-570
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• 2020

본 논문에서는 신뢰를 기반으로하는 블록체인의 이론적 영향에 접근하기 위하여 작업증명(PoW)에 대한 합의 알고리즘을 면밀히 조사·분석하고자 한다. 그 방법으로 합의 알고리즘에 대한 파악, 작업증명의 허가 절차에 대한 구체적 조사, 신뢰를 쌓아가는 방법에 대해 살펴보고 그 장단점을 분석하였다. 향후에는 작업증명 외에도 대표적 합의 방식인 지분증명과 위임형지분증명 알고리즘을 분석하여 블록체인이 어떻게 시스템적으로 신뢰를 구축하고 있는지 파악하고 사회철학적 접근의 기초 자료로 사용하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.54-58
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• 2015

수리 논리 기반의 프로그램 증명방법은 매우 유용한 프로그램 분석방법이지만, 수리 논리식에 대한 증명을 사람이 직접 수행하는 것은 매우 힘들고 고된 작업이다. 본고에서는 이러한 수리 논리 기반의 프로그램 증명을 자동화하기 위하여 개발된 중간 증명 언어(Intermediate Verification Language)에 대하여 살펴보고자 한다.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.4
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• pp.931-941
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• 2020

As natural language processing technology using machine learning develops, a Smart Home Network Service (SHNS) is drawing attention again. However, it is difficult to apply a standardized authentication scheme for SHNS because of the diversity of components and the variability of users. Blockchain is proposed for data authentication in a distributed environment. But there is a limit to applying it to SHNS due to the computational overhead required when implementing a proof-of-work system. In this paper, a lightweight work proof system is proposed. The proposed lightweight proof-of-work system is proposed to manage block generation by controlling the work authority of the device. In addition, this paper proposes an access control scheme for SHNS.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.1
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• pp.1-14
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• 2022

The proof-of-work consensus algorithm used by most blockchains is causing a massive waste of computing resources in the form of mining. A useful proof-of-work consensus algorithm has been studied to reduce the waste of computing resources in proof-of-work, but there are still resource waste and mining centralization problems when creating blocks. In this paper, the problem of resource waste in block generation was solved by replacing the relatively inefficient computation process for block generation with distributed artificial intelligence model learning. In addition, by providing fair rewards to nodes participating in the learning process, nodes with weak computing power were motivated to participate, and performance similar to the existing centralized AI learning method was maintained. To show the validity of the proposed methodology, we implemented a blockchain network capable of distributed AI learning and experimented with reward distribution through resource verification, and compared the results of the existing centralized learning method and the blockchain distributed AI learning method. In addition, as a future study, the thesis was concluded by suggesting problems and development directions that may occur when expanding the blockchain main network and artificial intelligence model.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.189-192
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• 2021

이 시스템은 블록체인의 분산 처리 방식을 활용하여 중앙 집중식 데이터베이스에서 사용자가 관리자의 보안 인프라에 의존할 수밖에 없는 점을 보완하고, 네트워크 독립성과 데이터의 불변성, 투명성을 보장한다. 본 논문에서는 기존의 중앙 집중식 데이터베이스의 단점을 보완하는 블록체인의 분산 데이터 저장 방식을 활용하여 블록체인의 해시 기법과 작업 증명, 탈중앙화, 합의 알고리즘을 구현한 암호화 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.12a
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• pp.485-491
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• 1999

총납기지연 최소화 문제에서 많은 할당규칙들이 개발되어져 왔는데, 대부분의 개발 배경이 모든 Job이 동일한 시작시간을 갖는 Single Machine을 대상으로 하였기 때문에 이 할당규칙들을 Job의 시작시간이 다르게 주어지는 문제에 그대로 적용했을 때는 만족할만한 결과를 얻기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 다른 시작시간을 갖는 Single Machine문제에서 총납기지연을 최소화하기 위하여 먼저, 새로운 작업쌍 순서(Job Pair Sequencing) 할당규칙을 제시한다. 제시되는 할당규칙은 Job들간의 Sequence를 쌍으로 비교하여 총납기지연 측면에서 선행이 바람직한 Job을 선택한다. 그리고 제시된 할당규칙에 대하여 다수개의 Job에 적용 시 선택된 Job들간에 Transitivity 가 성립됨을 증명함으로서 총납기지연을 최소화 시린 수 잇.음을 증명하였다.

• The Journal of Korean society of community based occupational therapy
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• v.1 no.2
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• pp.71-79
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• 2011

Objective : This study aimed to systematically reviewed to identify, evaluate, synthesize the research literature and suggested to the research direction on the effectiveness of occupational therapy using a sensory integration approach. Methods : We analyzed 10 studies that identified the effectiveness of occupational therapy using a sensory integration approach for children and adolescents offering in MEDLINE/PubMed and http://ajot.aotapress.net between 1993 and 2011. Results : The subjects were the sensory modulation disorder and autism spectrum. The different intervention strategies were similar to a previous studies. Intervention dosage was over 20 sessions, 2~3days per week more than 10weeks. Occupational therapy using a sensory integration approach may result in positive outcome in motor performance, behavioral outcomes, academic and psychoeducational outcomes and tried to currently identify the effect of intervention outcomes in sensory processing and occupational performance using the GAS. Conclusion : Clinicians have a minimal idea planing a research design and a evidence running a study.

• Journal for History of Mathematics
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• v.21 no.3
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• pp.127-142
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• 2008

In this paper, we introduce four different approaches of proving Cayley formula, which counts the number of trees(acyclic connected simple graphs). The first proof was done by Cayley using recursive formulas. On the other hands the core idea of the other three proofs is the bijective method-find an one to one correspondence between the set of trees and a suitable family of combinatorial objects. Each of the three bijection gives its own generalization of Cayley formula. In particular, the last proof, done by Seo and Shin, has an application to computer science(theoretical computation), which is a typical example that pure mathematics supply powerful tools to other research fields.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.16-16
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• 1999

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.59-61
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• 2023

본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.