이 논문에서는 블록체인을 이용해 게임 변수들 (게임 난이도, 아이템 강화확률 등)을 사용자들이 직접 공정하고 투명하게 업데이트하는 게임 시스템을 제안한다. 일례로 소개하는 이더리움 기반 미로 탈출 게임은, 최초의 블록체인 기반 미로 게임이며 블록체인을 통해 난이도를 조절하는 최초의 시도이다. 이 시스템에서는 난이도 함수가 사용자들이 매매한 미로 벽의 수량을 반영해 난이도를 계산한다. 게임 관리에 블록체인을 사용하는 것은 인적 경제적 자원을 절약할 뿐 아니라, 난이도 및 아이템 강화확률을 일방적으로 조작하는 게임 개발자의 불공정한 관행도 방지된다. 누구도 비밀스럽게 미로, 승자, 난이도를 조작할 수 없기 때문이다.
블록체인 기술을 부동산등기 및 거래에 적용하는 스마트계약은 다층식 코딩이 가능한 이더리움 기반의 시스템 구축이 보편화되고 있다. SOLIDITY 또는 PYTHON으로 코드화되는 스마트계약의 구축은 매매와 임대를 포괄하는 다양한 종류의 시나리오를 통하여 실현될 수 있는데, 스마트계약이 적용되는 부동산시장은 국경, 언어, 법제도, 비대칭 정보, 환전 등의 전통적 거래비용을 크게 감소시킬 수 있는 대안으로 기대되고 있다. 블록체인 고유의 투명성과 보안성, 분산성과 개방성 역시 그 높은 잠재력을 평가받고 있다. 다만 최근 부동산등기를 블록체인 네트워크에 구현하려는 프로젝트가 여러 나라에서 추진되고 있으나 완비된 새 제도로서 현실에서 운용되기까지는 아직 몇가지 난관이 남아있다.
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.
에스크로는 개인 간의 물품 거래를 중개하여 허위 물품 등록 및 대금 횡령과 같은 사기를 방지하는 안전 결제 서비스이다. 그러나 신뢰할 수 없는 에스크로 서비스 사로 인한 사기 발생 및 에스크로의 서비스 구조와 같은 태생적인 한계로 인한 이용률 저하와 같은 한계점들은 건전한 사용자들의 이용률을 저하시킨다. 본 논문에서는 이런 문제점들을 극복하기 위해 블록체인 플랫폼중 하나인 이더리움을 이용하여 개선된 에스크로 서비스 모델을 제시하고자 한다.
블록체인기술과 스마트디바이스의 확산에 힘입어 블록체인기술을 스마트 디바이스에 적용하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 블록체인기술을 스마트 디바이스에서 사용하는 경우발생 가능한 보안상의 문제점을 검토하고 해당상황에서 스마트디바이스의 보안을 강화하기 위한 블록체인 이더리움 플라즈마 기반 해시알고리즘을 제시한다.
Renewable Portfolio Standard(이하, RPS)는 오래 전부터 시행 중인 친환경 에너지 사업이다. 현재의 RPS는 다양한 기관에서 접근하는 사업임에도 불구하고 중앙집중화의 시스템으로 구성되어 있다. 이는 사용자 입장에서 데이터 접근의 불투명성이 존재한다. 그리고 데이터베이스 또한 각자의 기관에서 필요한 정보를 각자가 소유하고 있다. 그렇기에 시간의 경과에 따라 데이터양이 늘어남으로 더욱더 통합적인 관리가 필요해졌다. 또한, 각자의 기관에서 유지 중인 서버가 공격을 당할 시에 RPS 업무의 중지라는 위험이 존재한다. 이와 같은 문제점을 해소하고자 본 논문은 블록체인을 이용한 RPS를 제안한다. 컨소시엄 방식의 블록체인을 이용하여 블록 데이터 안에 Renewable Energy Certificate(이하, REC) 데이터를 삽입하여 모든 기관이 동일한 데이터를 소지하고 있고, 해당 블록들의 검증을 통해서 거래가 이루어지므로 투명성과 보안의 문제점 해소가 가능하다. 그리고 어느 하나의 기관이 외부적인 공격으로 인해 서버의 작동이 중단되는 경우에도 다른 기관이 해당 역할을 대체할 수 있다. 본 논문은 이더리움 네트워크를 통해 블록 안에 데이터를 넣는 과정을 실험하였으며, 이를 통해 RPS에 블록체인 기법을 도입하는 가능성을 제시하였다.
블록체인의 참여가 증가하면서 생태계 유지를 위한 거버넌스가 활성화되고 있다. 거버넌스는 블록체인을 유지하고 발전시키기 위해 관리/감독이 이루어져야 한다. 하지만 블록체인의 사용량이 증가함에 따라 사람이 일일이 관리하기엔 한계가 존재한다. 또한, 이더리움부터 적용된 스마트 컨트랙트라는 새로운 거래 형태가 가능함에 따라 상태 값에 따라 결정되는 거래에 대해 검증이 필요하다. 본 연구는 거버넌스의 블록체인 생태계 유지와 발전을 위한 도구로 블록체인 스마트 컨트랙트의 상태 모니터링을 기반으로 하는 관제시스템(Blockchain Watchdog)을 제안하며, 관제시스템의 구현 및 실험을 진행하였다. 사례 연구로 Ropsten과 Ganache를 활용한 사설 네트워크에서 실험을 진행하였으며, 실시간 정보수집과 대시보드와 그래프, 차트를 활용한 시각화를 볼 수 있었다. 우리는 Blockchain Watchdog을 통해 블록체인 거버넌스의 생태계 유지와 발전에 기여할 것이라 기대한다.
재능거래 플랫폼은 프로그램 코딩이나 미디어 콘텐츠 제작(동영상, 음악, 발표자료 등), 디자인, 학습, 수리 등의 거래를 중개하는 플랫폼이다. 기존 재능거래 플랫폼은 서버-클라이언트 모델 기반의 서비스를 제공하여, 서버를 운영하는 비용과 거래에 대한 중재 인건비가 발생하여 이용자들이 높은 서비스 수수료를 부담하는 단점이 있다. 본 논문은 이더리움 플랫폼 기반 분산앱(dApp)으로 시스템을 통해 거래 정보를 블록에 올려 서버 및 데이터베이스 운영 비용을 절감하는 방법을 제안한다. 아울러 스마트콘트랙트를 통해 거래 중재자 인건비를 절감하여 거래수수료를 낮추는 방법을 제안한다. 블록체인 기반 재능거래 플랫폼과 기존 재능거래 플랫폼의 비용 처리 절차 및 거래수수료의 크기를 비교 분석한다.
탈중앙화 접근법은 기존 시스템의 데이터 프라이버시 결함을 보완하기 위해 산·학계에서 폭넓게 연구되고 있다. 블록체인은 기록된 데이터는 위조할 수 없으며 합의를 기반으로 의사결정을 이루고 전반적인 거래의 비용은 저렴한 특징을 가지고 있다. 연합학습은 데이터 집합을 공개적으로 노출하지 않고 다수의 장치를 집합적으로 사용 함으로서 딥러닝 모델을 개선할 수 있게 한다. 모델 구축을 위해서는 자원을 사용하도록 참여자들의 동기 부여를 위한 적절하고 참여 비율에 합당한 인센티브 제도가 필수적이다. 그러나 중앙집중화된 인센티브 메커니즘은 중간 계층에 의존하고 여전히 병목현상을 유발하기 때문에 연합학습에 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서, 우리는 이더리움 스마트컨트랙트를 활용하여 연합학습 어플리케이션을 위한 인센티브 모델을 제안한다. 구현 결과는 설계 목표를 충족하였고, 마지막 절에서 연합학습에서 프라이버시 및 데이터 유출과 관련된 민감 데이터에 대한 본 구현을 실행할 때 발생할 수 있는 사항들을 설명한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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