Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.9
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pp.141-156
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2018
The purpose of this study is how personal information violation risks affect the intention to use domestic cryptocurrency services. VAM(Value based Adoption Model) model is validated as a theoretical background, selecting perceived ease of use, perceived usefulness and perceived security as a benefit factors, and considers perceived cost, technical complexity, and risk of personal information violation risks as sacrifice factors. The method of this study used questionnaire survey to collect 150 data on user's perception on cryptocurrency services, and also performed a structural equation modeling method using by AMOS 23. The result of this paper shows that all hypotheses are accepted statistically significant except 2 hypothesis. This research is concluded that perceived value is affected on statistically positive impact on perceived ease of use, perceived usefulness and perceived security, and negative impact on risk of personal information violation risk, not statistically perceived fee and technical complexity.
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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.2
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pp.67-74
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2019
Since the announcement of bitcoin, new cryptocurrencies have been launched steadily and blockchain technology is also evolving with cryptocurrcies. In particular, security-related technologies such as consensus algorithm and hash algorithm have been improved and transaction processing speed has also been drastically improved to a level that can replace a centralized system. In addition, the advent of smart contract technology and the DApp platform also provides a means for cryptocurrency to decentralize social services beyond just payment. In this paper, we first describe the technologies for implementing cryptocurrency. And the major cryptocurrencies are described with a focus on the technical characteristics. In addition, the development of cryptocurrency technology is expanding the scope of use, so we tried to introduce various cryptocurrencies.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.3
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pp.40-50
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2023
Blockchain is a technology designed to prevent tampering with digital documents or information, safeguarding transaction data and managing it in a structured manner. This proves beneficial in addressing issues of trust and data protection in B2B, B2C, and C2B transactions. Blockchain finds utility not only in financial transactions but also across diverse industrial sectors. This study outlines significant cases and responses that jeopardize the security of blockchain networks and cryptocurrency technology. Additionally, it analyzes safety and risk factors related to blockchain and proposes effective testing methods to preemptively counter these challenges. Furthermore, this study presents key security evaluation metrics for blockchain to ensure a balanced assessment. Additionally, it provides evaluation methods and various test case models for validating the security of blockchain and cryptocurrency transaction services, making them easily applicable to the testing process.
This study aims to provide implications for future research on cryptocurrency through examining domestic research trends in cryptocurrency. As a result of the study, domestic research on cryptocurrency has been in full swing since 2018, but research is still lacking, with a total of 30 academic papers and 14 dissertations. By detailed topic, research on legal, taxation and market aspects is relatively more than research on acceptance. In this study, research on legal, taxation, crime, market, and acceptance, which are classified as research topics, will have academic value, and future research on virtual currency needs to be actively conducted.
The size of the cryptocurrency market is growing. For example, market capitalization of bitcoin exceeded 500 trillion won. Accordingly, many studies have been conducted to predict the price of cryptocurrency, and most of them have similar methodology of predicting stock prices. However, unlike stock price predictions, machine learning become best model in cryptocurrency price predictions, conceptually cryptocurrency has no passive income from ownership, and statistically, cryptocurrency has at least three times higher liquidity than stocks. Thats why we argue that a methodology different from stock price prediction should be applied to cryptocurrency price prediction studies. We propose Reverse Walk-forward Validation (RWFV), which modifies Walk-forward Validation (WFV). Unlike WFV, RWFV measures accuracy for Validation by pinning the Validation dataset directly in front of the Test dataset in time series, and gradually increasing the size of the Training dataset in front of it in time series. Train data were cut according to the size of the Train dataset with the highest accuracy among all measured Validation accuracy, and then combined with Validation data to measure the accuracy of the Test data. Logistic regression analysis and Support Vector Machine (SVM) were used as the analysis model, and various algorithms and parameters such as L1, L2, rbf, and poly were applied for the reliability of our proposed RWFV. As a result, it was confirmed that all analysis models showed improved accuracy compared to existing studies, and on average, the accuracy increased by 1.23%p. This is a significant improvement in accuracy, given that most of the accuracy of cryptocurrency price prediction remains between 50% and 60% through previous studies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.3
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pp.59-67
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2021
Blockchain technology began in 2008 when an unidentified person named Satoshi Nakamoto proposed a cryptocurrency called Bitcoin. Satoshi Nakamoto had distrust of the existing financial system and wanted to implement a financial system that is robust against hacking or mannipulation without a middleman such as a bank through blockchain technology. Satoshi proposed a blockchain as a technology to prevent the creation of the bitcoin and forging of transactions, and through this, the functions of issuance, transaction, and verification of currency were implemented. Since then, Ethereum, a cryptocurrency that can implement the smart contract on the blockchain, has been developed, allowing financial products that require complex contracts such as deposits, loans, insurance, and derivatives to be brought into the area of cryptocurrency. In addition, it is expanding the possibility of substituting products provided by financial institutions through combination with real assets. These applications are defined as Decentralized Finance (DeFi). This paper was prepared to understand the overall technical understanding of DeFi and to introduce the services currently in operation. First, the technologies and ecosystems that implement the overall DeFi are explained, and then the representative DeFi services are categorized by feature and described.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.2
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pp.89-97
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2021
Blockchain is designed to collect and store the data recorded on the network in one block unit, and is connected and stored back and forth, and its form is similar to how the blocks are connected, so it is called a blockchain. Many companies are trying to popularize blockchain-based services at home and abroad, and blockchains are used in various industries. This study introduces the technical characteristics of the blockchain and deals with application services utilizing the blockchain. Introducing 5 types of blockchain architecture and core technologies and introducing blockchain application services that are used in payment services, blockchain service networks, blockchain real estate platforms, identity verification, cryptocurrency, diamond distribution path tracking, and blog information recording. do. It is expected to increase the understanding of the blockchain and provide usefulness in future blockchain research and service development.
Blockchain is an enabling technology for managing data with high trust and transparency among connected computers. Blockchain emerged with the advent of the Bitcoin cryptocurrency, and then, evolved as general-purpose platforms such as Ethereum, EOS, R3 Corda, and IBM Hyperledger Fabric. The application of blockchain covers a broad range of areas such as fintech, decentralized identity, distribution, real estate trading, games, and drone air traffic management. Smart contracts are indispensable for constructing blockchain services. This survey classifies smart contract languages by their features and shows their differences from existing general-purpose programming languages.
In this paper, Blockchain is mentioned as the next-generation core IT technology. As an immature technology, there are not many practical use cases, but it is expected to be widely applied in various industries such as cryptocurrency, finance, public, etc. to increase efficiency and enable new services that did not exist in the past. Nevertheless, the generalization of blockchain technology is still difficult. In particular, from the viewpoint of personal information protection, GDPR of Europe, etc., is becoming stronger. Considering that the core of the blockchain is the change of information sharing and processing method, it is very important how the blockchain can affect, especially from the viewpoint of privacy, and how the Privacy Act can be applied to the blockchain. However, the discussion on this part also seems to be insufficient. Therefore, in this paper, blockchain By analyzing the implications and implications of technologies and services using them from the perspective of the Privacy Act, we will discuss how the blockchain will be used to prevent leakage of privacy.
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