• 전자통신동향분석
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• 제37권1호
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• pp.63-72
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• 2022

Recently, blockchain has been attracting attention as a high-reliability technology in various fields. However, the Proof-of-Work-based distributed consensus algorithm applied to representative blockchains, such as Bitcoin and Ethereum, has limitations in applications to various industries owing to its excessive resource consumption and performance limitations. To overcome these limitations, various distributed consensus algorithms have appeared, and recently, hybrid distributed consensus algorithms that use two or more consensus algorithms to achieve decentralization and scalability have emerged. This paper introduces the technological trends of the latest high-performance distributed consensus algorithms by analyzing representative hybrid distributed consensus algorithms.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.27-46
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• 2022

세계 경제 침체가 불러온 부동산 가격 상승은 현시대의 가장 큰 주목을 받고 있다. 본 연구는 기성세대에 비해 자본이 부족한 MZ 세대를 위해 STO를 활용한 분산투자를 제시하였다. 현존하는 부동산 투자 방식을 온라인, 오프라인, 하이브리드 형식으로 분류하였고 본 연구에서는 제안한 STO의 실효성을 국내외 사례 분석을 통해 제시하였다. STO 프레임워크 분석을 통해 STO의 금융권 도입이 긍정적임을 입증하고, 블록체인 기술의 효율성을 확인하였다. 본 연구의 결과가 기존의 경직된 부동산 투자시장에 블록체인을 적용시키고 MZ 세대의 투자 성향을 반영함으로써 부동산 투자 시장 내 MZ 세대의 진입을 적극 장려해 새로운 부동산 산업의 활기를 가져오기를 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.704-719
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• 2024

Botnet pandemics are becoming more prevalent with the growing use of mobile phone technologies. Mobile phone technologies provide a wide range of applications, including entertainment, commerce, education, and finance. In addition, botnet refers to the collection of compromised devices managed by a botmaster and engaging with each other via a command server to initiate an attack including phishing email, ad-click fraud, blockchain, and much more. As the number of botnet attacks rises, detecting harmful activities is becoming more challenging in handheld devices. Therefore, it is crucial to evaluate mobile botnet assaults to find the security vulnerabilities that occur through coordinated command servers causing major financial and ethical harm. For this purpose, we propose a hybrid analysis approach that integrates permissions and API and experiments on the machine-learning classifiers to detect mobile botnet applications. In this paper, the experiment employed benign, botnet, and malware applications for validation of the performance and accuracy of classifiers. The results conclude that a classifier model based on a simple decision tree obtained 99% accuracy with a low 0.003 false-positive rate than other machine learning classifiers for botnet applications detection. As an outcome of this paper, a hybrid approach enhances the accuracy of mobile botnet detection as compared to static and dynamic features when both are taken separately.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.51-56
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• 2020

기존 화폐가 은행과 같은 신뢰할 수 있는 중앙기관에 의존하는 것과 달리 비트코인을 비롯한 암호화폐는 탈중앙화, 분산화 및 P2P의 특성을 갖는다. 암호화폐에서 거래는 모든 참여자가 확인할 수 있도록 투명하게 분산 저장되며 공개되지만, 이미 저장된 거래 내역의 위변조는 사실상 불가능한 특징이 있다. 흔히 암호화폐도 기존 화폐와 같이 익명성을 갖는 것으로 생각하지만, 암호화폐는 익명성이 아닌 가명성을 제공한다. 이런 이유로 익명성을 보장하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 믹스를 기반으로 한 익명성 보장도 그중 하나이다. 본 논문에서는 믹스를 기반으로 한 기존 익명성 보장 기법을 살펴보고 효율성을 개선한 하이브리드 믹스 기법을 제안한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권2호
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• pp.155-168
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• 2023

스마트 건강도시, 지역, 지오인터넷(geo-internet) 및 블록체인 기술의 통합으로 인해 건강지리학이 중요해 졌다. 본 연구는 개인과 집단이 직면한 특정한 건강 문제를 중심으로 지리와 건강의 교차점을 탐구한다. 학술문헌들을 바탕으로 관찰 및 기술적 방법을 사용하여 세계적인 건강 문제를 해결하는데 중요한 사회경제적 요인을 탐색하고, 지역적 접근방식을 취한다. 본 연구의 의의는 우즈베키스탄의 보건 문제에 대한 간결한 사례 연구를 제시하여 귀중한 통찰력을 제공하는데 있다. 본 연구에 사용된 기사와 UN 출판물의 데이터를 바탕으로 한 분석은 건강지리학의 학제 간 연구의 특성을 보여주고, 분석 결과는 연구자와 정책 입안자에게 실용적인 적용 가능성을 제공한다. 또한, 전체적인 연구 결과는 지역별 질병을 해결하는 데 있어 지리학 및 보건 건강과학의 중요한 역할을 강조하는 동시에 질병 발생을 포함한 환경 위험 및 건강 영향을 이해하는 데 있어 공간 분석의 중요성을 강조한다.

• 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.