• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.42 no.6
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• pp.63-74
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• 2005

In Electronic Commerce, the latest most of the personalized recommender systems have applied to the collaborative filtering technique. This method calculates the weight of similarity among users who have a similar preference degree in order to predict and recommend the item which hits to propensity of users. In this case, we commonly use Pearson Correlation Coefficient. However, this method is feasible to calculate a correlation if only there are the items that two users evaluated a preference degree in common. Accordingly, the accuracy of prediction falls. The weight of similarity can affect not only the case which predicts the item which hits to propensity of users, but also the performance of the personalized recommender system. In this study, we verify the improvement of the prediction accuracy through an experiment after observing the rule of the weight of similarity applying Vector similarity, Entropy, Inverse user frequency, and Default voting of Information Retrieval field. The result shows that the method combining the weight of similarity using the Entropy with Default voting got the most efficient performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.397-399
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• 1998

인터넷 사용의 폭발적 증가로 인해 다양하고 인터넷에 제공되는 새로운 서비스들이 계속 증가하고 있다. 본 연구는 새로운 인터넷 서비스인 전자투표시스템에 대한 것으로 분산 미들웨어를 사용하여 H/W나 S/W의 제한 없는 클라이언트/서버 시스템을 목표로 하였다. 본 논문은 대표적인 분산 미들웨어인 CORBA와 DCOM을 사용하여 전자투표시스템D의 프로토타입을 구현하고 그 결과를 비교한다. 이는 앞으로 개발될 실제 전자투표시스템의 개발에 요구되는 분산 미들웨어 선택에 유용한 지침이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.623-628
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• 2001

정보화 사회로 대두되는 현대사회는 컴퓨터 확산 및 네트워크의 급속한 발전과 더불어 이를 이용한 많은 응용분야들이 연구되고 있으며, 이중 전자투표에 관한 연구 또한 활발히 진행중이다. 이는 기존의 투표 방식을 전자화할 경우 시간 및 비용 측면에서 많은 절약효과를 얻을 수 있기 때문이다. 그러나 이런 효율성에도 불구하고 전자투표를 실제 적용하는데 있어서 투표 참여 요소의 부정 및 투표권 매매와 투표자 익명성 보장 등 아직 해결해야 할 많은 문제점들이 산재해 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 투표를 전자투표로 적용시키는 과정에서 필요한 일반적 요구사항과 부정방지 및 매매방지를 위한 특수 요구사항을 살펴볼 것이다. 특히, 투표자 익명성 보장 및 매매방지를 위해 네트워크 상에서 투표내용이 공개되더라도 사용자 익명성을 보장할 수 있는 Magic Sticker 기법을 적용함과 동시에 사용자 인증 및 메시지 인증 부분에서는 자신을 밝히지 않은 상태에서 수신자를 지정하여 자신의 신분을 증명할 수 있는 수신자 지정 그룹 서명 방식을 이용함으로서 사용자 익명성을 제공하는 안전한 전자 투표 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.547-550
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• 2007

현재 초중등 학교에서는 오프라인 방식과 온라인 방식으로 투표를 실시하고 있다. 오프라인 투표는 수업 결손이 많아지고 담당자의 업무 부담이 가중되는 문제점이 있다. 상용화된 전자투표시스템은 학생들의 개인 정보가 외부로 유출될 우려가 있고, 투표 시스템 사용 경비를 지출하는 문제점이었다. 따라서 본 논문에서는 초중등학교에서 시행하는 오프라인 방식과 온라인 방식 투표 방식의 문제점을 보완하면서 효율성, 경제성, 접근성, 안전성, 편리성 등을 갖는 전자투표시스템의 설계 내용을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.159-160
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• 2018

블록체인은 분산 원장 기술 중 하나로 여러 개의 노드들이 참여하며, 이 노드들 간의 합의 알고리즘을 통하여 데이터의 위 변조를 막고, 이미 기록된 데이터를 바꿀 수 없는 구조를 장점으로 가진다. 이러한 특성 때문에 블록체인은 신뢰성이 중요시되는 플랫폼에 많이 적용이 되며 많은 플랫폼 중 전자투표의 중요한 기술로서 인식되고 있다. 전자투표는 선거의 모든 과정을 전자화 하여 선거를 관리하는 사람이나 투표자 모두에게 편리함을 제공하는 시스템으로 기술적인 보안성이나 시스템의 안정성이 완벽하게 보장되지 않아 유권자들에게 신뢰를 주지 못해 현실에서 쉽게 적용하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 블록체인을 적용하여 투표의 변조를 막고 유권자들의 신뢰와 시스템의 안정성을 제공하는 전자투표 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.190-191
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• 2019

전자 정부의 시스템들은 공신력 있는 데이터를 보장하고 그 정보의 위·변조를 막아왔으며, 지금까지 이러한 역할을 전통적인 중앙집중형 관리 방식으로 진행되어 왔다. 하지만, 중앙 집중형의 데이터 관리 방식은 단일 오류점의 문제와 병목현상의 단점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 기술이 등장하여 그동안 안전하지 못하다고 생각되어 왔던 탈중앙화를 특징으로 하여 데이터의 무결성을 보장한다. 하지만, 일반적인 블록체인과 스마트 컨트랙트를 전자 정부의 전자투표에 그대로 적용하기에는 많은 문제점들이 존재한다. 본 연구에서는 전자투표에 무결성과 자동화 기능을 제공하기 위해 블록체인과 스마트 컨트랙트를 적용하여 투표 데이터의 무결성을 보장하고 투표와 개표의 과정들을 스마트 컨트랙트로 자동화하는 방법을 제시하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.10 no.4
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• pp.198-205
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• 2021

With the development of blockchain technology, the scope of blockchain applications has expanded rapidly. Blockchain decentralization allows transaction participants to make transparent and safe transactions without a third trust agency. A distributed ledger-based system enables transparent and trusted business for anonymous users. For this reason, many companies apply blockchain to various fields such as logistics, electronic voting, and real estate. Despite this interest, there are still not enough case studies confirming the potential of blockchain as a concrete business model. Therefore, it is necessary to study how blockchain technology can change the existing business model and connect it to a new business model. In this paper, we propose blockchain-based business models and workflow types in various fields such as healthcare, logistics, and energy. We also present application cases. We expect to help companies apply blockchain to their business.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.2 no.4
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• pp.559-573
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• 1998

Recently Standards Developments Organizations (SDO$\_S$) in the field of Information and Communication recognize that "More new and more complex standards should be developed in shorter time". To cope with this challenge they try to construct Standards Information Cooperation Network (SICN) or Electronic Document Handling (EDH) systems for efficient standards development process. This paper presents the design and implementation of an Extranet based Web system dedicated to effective on-line standards making environments. The system, which is called SICN (Standards Information Cooperation Network), is a workflow-based network application created with a view to fostering faster standards development with functionalities such as an electronic signature mechanism, electronic voting, comment gathering and dynamic links for ready retrieval of standards information stored in a database. This paper also describes the concept of a VSDO (Virtual Standards Development Organization) that supports all the features needed by the relevant standards making bodies to carry out their activities in dynamic on-line environments.ironments.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.4 s.310
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• pp.50-57
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• 2006

In Electronic Commerce, the latest most of the personalized recommender systems have applied to the collaborative filtering technique. This method calculates the weight of similarity among users who have a similar preference degree in order to predict and recommend the item which hits to propensity of users. In this case, we commonly use Pearson Correlation Coefficient. However, this method is feasible to calculate a correlation if only there are the items that two users evaluated a preference degree in common. Accordingly, the accuracy of prediction falls. The weight of similarity can affect not only the case which predicts the item which hits to propensity of users, but also the performance of the personalized recommender system. In this study, we verify the improvement of the prediction accuracy through an experiment after observing the rule of the weight of similarity applying Vector similarity, Entropy, Inverse user frequency, and Default voting of Information Retrieval field. The result shows that the method combining the weight of similarity using the Entropy with Default voting got the most efficient performance.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.22 no.10
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• pp.1168-1177
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• 2019

In order to diagnose and prevent Alzheimer's Disease (AD), it is becoming increasingly important to develop a CAD(Computer-aided Diagnosis) system for AD diagnosis, which provides effective treatment for patients by analyzing 3D MRI images. It is essential to apply powerful deep learning algorithms in order to automatically classify stages of Alzheimer's Disease and to develop a Alzheimer's Disease support diagnosis system that has the function of detecting hippocampus and CSF(Cerebrospinal fluid) which are important biomarkers in diagnosis of Alzheimer's Disease. In this paper, for AD diagnosis, we classify a given MRI data into three categories of AD, mild cognitive impairment, and normal control according by applying 3D brain MRI image to the Faster R-CNN model and detect hippocampus and CSF in MRI image. To do this, we use the 2D MRI slice images extracted from the 3D MRI data of the Faster R-CNN, and perform the widely used majority voting algorithm on the resulting bounding box labels for classification. To verify the proposed method, we used the public ADNI data set, which is the standard brain MRI database. Experimental results show that the proposed method achieves impressive classification performance compared with other state-of-the-art methods.