• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.60-66
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• 2024

Host's data during transmission. Data tempering results in loss of host's sensitive information, which includes number of VM, storage availability, and other information. In the distributed cloud environment, each server (computing server (CS)) configured with Local Resource Monitors (LRMs) which runs independently and performs Virtual Machine (VM) migrations to nearby servers. Approaches like predictive VM migration [21] [22] by each server considering nearby server's CPU usage, roatative decision making capacity [21] among the servers in distributed cloud environment has been proposed. This approaches usage underlying server's computing power for predicting own server's future resource utilization and nearby server's resource usage computation. It results in running VM and its running application to remain in waiting state for computing power. In order to reduce this, a decentralized decision making hybrid model for VM migration need to be proposed where servers in decentralized cloud receives, future resource usage by analytical computing system and takes decision for migrating VM to its neighbor servers. Host's in the decentralized cloud shares, their detail with peer servers after fixed interval, this results in chance to tempering messages that would be exchanged in between HC and CH. At the same time, it reduces chance of over utilization of peer servers, caused due to compromised host. This paper discusses, an roatative decisive (RD) approach for VM migration among peer computing servers (CS) in decentralized cloud environment, preserving confidentiality and integrity of the host's data. Experimental result shows that, the proposed predictive VM migration approach reduces extra VM migration caused due over utilization of identified servers and reduces number of active servers in greater extent, and ensures confidentiality and integrity of peer host's data.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.149-160
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• 2024

For examining Web3.0 video streaming (VS) platforms in terms of the decentralized technology, tokenization and decentralized autonomous organization (DAO), we look at four platforms like DLive, DTube, Livepeer, and Theta Network (Theta). As a result, DLive which firstly partnered with Medianova for CDN and with Theta for peer to peer (P2P) network and migrates to Tron blockchain (BC), receives no commission from what creators earn, gives rewards to viewers by measuring engagement, and incentivizes participation by allowing 20% of donation & fees for funding development, 5% to BitTorrent Token (BTT) stakeholders (among these 5%, 20% to partners, 80% to other BTT stakeholders). DTube on its own lower-layer BC, Avalon, offers InterPlanetary File System (IPFS), gives 90% of the created value to creators or curators, and try to empower the community. Livepeer on Ethereum BC offers decentralized CDN, P2P, gives Livepeer Token (LPT) as incentive for network participants, and delegators can stake their LPT to orchestrators doing good. Theta on its native BC pulls streams from peering caching nodes, creates P2P network, gives Theta utility token, TFUEL for caching or relay nodes contributors, and allows Theta governance token, THETA as staking token. We contribute to the categorization of Web3.0 VS platforms: DLive and DTube reduce the risk of platform censorship, promote the diverse content, and allow the community to lead to more user-friendly environments. On the other hand, Livepeer and Theta provide new methods to stream content, but they have some differences. Whereas Livepeer focuses on the transcoding layer, Theta concentrates both on the video application layer and content delivery layer. It means, Theta tries to deliver value to all participants by enhancing network quality, reducing CDN cost, and rewarding users in utility tokens for the storage and bandwidth they provide.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.287-294
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• 2018

본 가상통화 거래소의 법적 성격과 가상통화를 보유한 이용자가 가지는 권리를 중심으로 하는 법률적인 문제를 다루고자 하였다. 중앙 당국이나 중개인이 거래의 유효 여부를 결정하고 거래 기록을 관리하는 기존의 금융시장과는 달리, 가상통화 시장에서는 블록체인의 기술에 기반으로 한 탈중앙화 시스템으로 작동되고 있다. 이와 같은 가상통화의 특수성은 화폐, 금전, 금융상품 중 어느 범주에도 속한다고 보기 어렵다. 따라서 가상통화와 유사한 기능을 수행하는 수단에 적용되는 법리를 검토하여야 한다. 또한 가상통화 거래소를 통해서 이용자들은 간접적으로 가상통화 권리를 보유한다. 그러나 가상통화가 소유권의 객체 대상이 될 수 있는지 살펴보아야 한다. 본 연구결과는 아직까지 가상통화 거래소에서 거래에 대한 법적보호 장치가 미흡하다는 것을 확인하였다. 국내의 법체계는 이용자들의 권리를 뒷받침하기에는 미흡한 점이 많다. 본 연구가 기여한 바는 가상통화 거래소에서 발생한 전산장애로 피해를 본 이용자들이 증권시장과 같은 보호 장치를 필요로 하는 것을 확인하였다. 이로 인해 이용자 자신의 권리를 보호할 수 있는 법적 관리 및 시스템 규제에 대한 연구가 요청된다. 그리고 거래소에서 보관하고 있는 가상통화에 대한 정보, 이용자에 대한 개인정보 보호 의무에 대한 연구도 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.419-430
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• 2023

대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.51-64
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• 2017

2009년 사토시 나카모토라는 필명에 의해 비트코인이 제안된 후, 비트코인의 분산형 거래 장부로 응용되었던 블록체인기술을 다양한 환경에 적용하고자 하는 연구들이 진행되어왔다. 스마트 계약, 투표 및 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 등이 대표적인 적용 사례로, 한 번 기록된 사실에 대해서는 수정이나 삭제가 불가능하다는 블록체인 기술의 특징을 이용하였다. 또한 관련 사실을 증명하고 데이터의 무결성을 제공하기 위해 블록체인 기술을 적용하였다. 적용된 사례는 주로 공개되어야 하거나 공개되어도 무방한 데이터를 다루는 환경 속에서 이루어졌고, 둘 이상의 관계 속에서 발생된 문제점을 해결하기 위한 방안으로 제안되었다는 공통점을 가지고 있다. 이러한 사실을 통해 블록체인 기술은 유사한 환경에서 좋은 대안으로 응용될 수 있다고 주목받아 왔다. 본 연구에서는 이러한 블록체인 기술의 응용 범위를 확장하고자 실생활에서 겪고 있는 문제 상황인 부동산 시장 서비스를 선정하였다. 부동산 시장 서비스의 경우 현재 앱과 웹 서비스를 통틀어 250여 개가 운영되고 있으나, 허위 매물로 인해 만족도는 높지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 앞서 적용된 사례와 유사한 패턴이 발견 되는 부동산 시장 서비스에 블록체인 기술을 적용하여 문제 상황에 대한 대응 방안을 제시하고, 향후 시장에서 블록체인의 연구 방향을 고찰하고자 한다.

• Journal of Korea Trade
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• 제23권3호
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• pp.68-83
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• 2019

Purpose - The UNCITRAL Model Law on Electronic Transferable Records (Model Law) is based on the principles of non-discrimination against the use of electronic means, functional equivalence, and technology neutrality underpinning all UNCITRAL texts on electronic commerce. Investigating the disagreements between the Model Law and the Koran Commercial Act (KC Act), including the B/L Regulation, and suggesting the revision of the KC Act including the B/L Regulation, could be a valuable study. The purpose of this paper is to contribute to the harmonization of Korean legislation regarding electronic bill of lading in compliance with the Model Law. Design/methodology - The Model Law is flexible to accommodate the use of all technologies and models, such as registries, tokens, and distributed ledgers: that is, blockchain. In 2007, the KC Act was revised to regulate electronic bills of lading to promote the widespread legal use of electronic bills of lading. In addition, The Regulation on Implementation of the Provisions of the Commercial Act Regarding Electronic Bills of Lading (the B/L Regulation) was enacted to regulate the detailed procedures in using electronic bills of lading in 2008. This paper employs a legal analysis by which this paper does find differences between two rules in light of technology neutrality and global standard of electronic bills of lading model. Findings - The main findings are as follows: i) the Korean registry agency has characteristics of a closed system. ii) The KC Act has no provision regarding control. iii) The KC Act discriminates other electronic bills of lading on the ground that it was issued or used abroad. Moreover, this study does comprehensive analysis of Korean Acts in comparison with the Model Law and, in particular, this study analyzes the differences between the KC Act and the Model Law by comparing article by article in view of the harmonization of the two rules. Originality/value - The subject of previous several studies was draft provisions on Electronic Transferable Records before completion of the Model Law; thus, these studies did not take into consideration the character of the Model Law as the Model Law was chosen at the final stage of legislation. This study is aimed at the final version of the Model Law. So, this study is meaningful by finding the suggestion and directions for the Korean government to revise the KC Act and the B/L Regulation in line with the Model Law.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.11-17
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• 2022

현재 지역경제의 소득과 자금은 수도권으로 유출되고 있으며, 지역발전의 원동력인 인재들 역시 수도권으로 모여 지역의 경제는 심각한 위기에 직면해 있다. 지역화폐는 지방자치단체가 발행 주체이며, 해당 지역 안에서만 통용이 가능한 보조, 보완기능의 화폐이다. 지역경제 활성화를 위하여 지자체의 지역화폐 도입에 대한 이목 이 집중되면서 지역화폐의 발행 및 활용에 관한 연구가 계속하여 진행되고 있다. 본 연구에서는 현재 포털, SNS 등의 데이터 자료를 빅데이터를 활용하여 지자체 지역에서 발행되고 있는 지역화폐에 대한 소비자 이미지 분석을 통한 인식 파악과 함께 연구 결과를 바탕으로 지역화폐 발행 및 운영에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 지역화폐의 정책적 발행을 통해 지역 소비를 유도하여 지역의 경제적 소득 증대 효과를 보이고 있으며, 둘째, 지자체는 지역화폐 발행과 유통으로 경제 활성화와 지역 경제의 선순환 시스템 구축에 힘을 기울이는 것으로 나타났다. 셋째, 블록체인 기술 도입으로 지역화폐의 안정적인 운영 실태를 보여주고 있다. 학술적 의의로 지역화폐의 정책의 방향성과 빅데이터 분석을 통하여 지역화폐에 대한 변화된 모습과 효과를 파악할 수 있었다.

• 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.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.