• Review of KIISC
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• v.32 no.2
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• pp.5-16
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• 2022

수많은 사물들의 센서 정보를 인터넷을 통해 수집하고 분석하여 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 서비스의 규모와 범위가 점차 확대됨에 따라 그 이점과 함께 사물인터넷이 가진 원천적인 확장성 문제와 개인정보 보안의 취약성 등에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 사물인터넷이 가진 문제점을 극복하기 위한 하나의 도구로써 블록체인을 사물인터넷에 접목하는 방안이 제시되고 있다. 본 고에서는 블록체인을 통해 사물인터넷이 가진 한계점을 극복하고 신뢰성 높은 사물인터넷 서비스를 제공하기 위해 필요한 블록체인의 합의 알고리즘들의 최신 동향에 대해 확인해 보도록 한다.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.14 no.2
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• pp.51-56
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• 2022

This paper presents an Ground Segmentation algorithm to eliminate unnecessary Lidar Point Cloud Data (PCD) in an autonomous driving system. We consider Random Sample Consensus (Ransac) Algorithm to process lidar ground data. Ransac designates inlier and outlier to erase ground point cloud and classified PCD into two parts. Test results show removal of PCD from ground area by distinguishing inlier and outlier. The paper validates ground rejection algorithm in real time calculating the number of objects recognized by ground data compared to lidar raw data and ground segmented data based on the z-axis. Ground Segmentation is simulated by Robot Operating System (ROS) and an analysis of autonomous driving data is constructed by Matlab. The proposed algorithm can enhance performance of autonomous driving as misrecognizing circumstances are reduced.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.413-415
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• 2020

코로나 바이러스 감염증-19가 처음 발생한 이래로 확산세가 전혀 줄지 않고 계속 늘어나는 지금, 확진자는 물론이거니와 자가격리자에 대한 관리 또한 매우 중요하다. 국가 간 이동이나 코로나 바이러스 확진자와 접촉한 일이 있는 사람의 경우 2주간의 자가격리를 해야 되니만큼 그 숫자가 매우 많으며 그에 대한 관리 또한 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 블록체인을 이용하여 자가격리자에 대한 체계적이고 신뢰성 있는 관리 시스템을 제안한다. 프라이빗 블록체인 합의 알고리즘인 PBFT를 이용하여 방역당국과 같은 중앙에서 그것을 실시간으로 확인하여 자가격리 이탈자가 있을 경우 바로 알 수 있는 효과를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.69-71
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• 2022

비트코인은 현재 가장 많이 사용하는 전자 화폐 거래 시스템으로, Proof-of-Work를 합의 알고리즘으로 사용한다. 이때 비트코인에 대한 다양한 공격기법들이 연구되었으며 대표적으로 Selfish Mining과 블록 보류 공격이 존재한다. 본 논문에서는 블록 보류 공격에 대한 방지 기법의 동향에 대해서 조사하였으며, 대표적으로 딥러닝, 평판 기반 블록체인, 게임 전략을 통한 방지 기법이 존재하였다.

• Review of KIISC
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• v.34 no.1
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• pp.21-25
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• 2024

최근 몇 년 동안 탈중앙화 금융(DeFi)은 블록체인 기술의 혁신적인 사용을 통해 금융 부문의 지형을 재정의할 획기적인 세력으로 부상했다. 본 연구는 DeFi의 제도화를 향한 패러다임 전환에 대한 포괄적인 기술적 분석을 제시하며, DeFi가 전통적인 금융 시스템을 혼란에 빠뜨리고 글로벌 경제 프레임워크를 재구성할 수 있는 잠재력을 강조한다. 본 연구에서 스마트 계약, 분산형 자율 조직(DAO) 및 합의 알고리즘을 포함한 DeFi 핵심 기술의 복잡성을 조사하고 이러한 요소가 어떻게 집합적으로 보다 개방적이고 투명하며 포용적인 금융 생태계를 조성하는지 탐구한다. 주요 고려 사항에는 규제 장애물, 보안 문제, 확장성 문제, 혁신과 소비자 보호 간의 균형이 포함된다. 금융 포괄성, 특히 은행 서비스를 받지 못하는 인구와 은행 서비스를 받지 못하는 인구에게 금융 서비스에 대한 접근을 제공하는 역량 측면에서 DeFi의 혁신적인 잠재력에 대해 논의하여 일드 파밍, 유동성 채굴, 분산형 대출 등 새로운 금융 상품 및 서비스를 도입하는 데 있어 DeFi의 역할을 평가하여 소비자와 기존 금융 기관 모두에 미치는 영향을 강조한다. DeFi의 기술 기반과 기관 금융 프레임워크 내에서 급성장하는 역할에 대한 자세한 조사를 제공함으로써 본 논문은 금융의 미래 궤적과 글로벌 경제 시스템의 진화하는 역학에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.47-50
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• 2024

희소 행렬은 대부분의 요소가 0 인 행렬이다. 이러한 희소 행렬-행렬 곱셈을 수행할 경우 0 인 데이터 또한 곱셈을 수행하니 불필요한 연산이 발생한다. 이러한 문제를 해결하고자 행렬 압축 알고리즘 또는 곱셈의 부분합의 수를 줄이는 연구들이 활발히 진행 중이다. 하지만 현재의 연구들은 주로 단일 행렬 연산에 집중되어 있어 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 특정 용도로 사용하는 가속기에서는 리소스를 충분히 활용하지 못해 비효율적이다. 본 연구는 FPGA 의 모든 리소스를 사용하여 다중 희소 행렬 곱셈을 수행하는 아키텍처를 제안한다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.21 no.2 s.30
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• pp.153-176
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• 2007

The purpose of this paper is to analyze teaching-learning program which can be applied to mathematically gifted students in primary school, Our program is based on constructivist views on teaching and learning of mathematics. Mainly, we study the algorithmic thinking of mathematically gifted students in primary school in connection with the network problems; Eulerian graph problem, the minimum connector problem, and the shortest path problem, The above 3-subjects are not familiar with primary school mathematics, so that we adapt teaching-learning model based on the social constructivism. To achieve the purpose of this study, seventeen students in primary school participated in the study, and video type(observation) and student's mathematical note were used for collecting data while the students studied. The results of our study were summarized as follows: First, network problems based on teaching-learning model of constructivist views help students learn the algorithmic thinking. Second, the teaching-learning model based on constructivist views gives an opportunity of various mathematical thinking experience. Finally, the teaching-learning model based on constructivist views needs more the ability of teacher's research and the time of teaching for students than an ordinary teaching-learning model.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.1
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• pp.12-17
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• 2003

Optimal determination of cluster size has an effect on the result of clustering. In K-means algorithm, the difference of clustering performance is large by initial K. But the initial cluster size is determined by prior knowledge or subjectivity in most clustering process. This subjective determination may not be optimal. In this Paper, the genetic algorithm based optimal determination approach of cluster size is proposed for automatic determination of cluster size and performance upgrading of its result. The initial population based on attribution is generated for searching optimal cluster size. The fitness value is defined the inverse of dissimilarity summation. So this is converged to upgraded total performance. The mutation operation is used for local minima problem. Finally, the re-sampling of bootstrapping is used for computational time cost.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.21 no.5
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• pp.443-449
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• 2017

Swarm of low-cost UAVs for search mission has benefit in the sense of rapid search compared to use of single high-end UAV. As the number of UAVs forming swarm increases, not only the time for the mission planning increases, but also the system to operate UAVs has excessive burden. This paper addresses a decentralized area search algorithm adequate for multiple UAVs which takes advantages of flexibility, robustness, and simplicity. To down the cost, it is assumed that each UAV has limited ability: close-communication, basic calculation, and limited memory. In close-communication, heath conditions and search information are shared. And collision avoidance and consensus of next search direction are then done. To increase weight on un-searched area and to provide overlapped search, the score function is introduced. Performance and operational characteristics of the proposed search algorithm and mission planning logic are verified via numerical simulations.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.2
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• pp.55-64
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• 2010

This paper proposes a face detection method using Free Rectangle feature which possesses a quick execution time and a high efficiency. The proposed mask of Free Rectangle feature is composed of two separable rectangles with the same area. In order to increase the feature diversity, Haar-like feature generally uses a complex mask composed of two or more rectangles. But the proposed feature mask can get a lot of very efficient features according to any position and scale of two rectangles on the feature window. Moreover, the Free Rectangle feature can largely reduce the execution time since it is defined as the only difference of the sum of pixels of two rectangles irrespective of the mask type. Since it yields a quick detection speed and good detection rates on real world images, the proposed face detection method based on Adaboost algorithm is easily applied to detect another object by changing the training dataset.