박은성 박은성

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하이퍼레저 패브릭 전체 구성에 대해 알아보고 이를 예제 코드로 구현해 보도록 한다. 하이퍼레저 패브릭은, 허가형 네트워크 이므로 각 조직을 나타내는 네트워크가 구성돼야 한다. 앞으로 엔도싱 / 커밋 피어 / 오더러 / CA/ 원장/ 블록체인 / 월드 스테이트를 간단히 구현하여 어떻게 상호작용 하는지 알아보도록 한다. 각 구성 요소에 대한 설명은 다음과 같다. 엔도싱 피어 - 클라이언트가 발생시킨 트랜잭션을 계산/보증한 후 리턴 커밋 피어 - 오더러가 보낸 블록을 장부에 기록 오더러 - 보증된 트랜잭션(Read/Write Set)을 받아서 정렬한 후 블록으로 만들어서 커밋 피어에게 전달 카프카 - 오더러가 정렬할 때 사용하는 도구 CA - 피어와 사용자에게 암호화 재료를 만들어 주는 도구 MSP - 허가형..

쉽게 생각했는데 이런저런 시행착오가 있었다. 단계를 요약하면 다음과 같다. 1. vim Vundle 다운로드 2. vimrc 편집 3. vim 열어서 :PluginInstall로 플러그인 설치 4. 각 플러그인 사용하기 https://vimawesome.com/plugin/cscope-vim Vim Awesome Awesome Vim plugins from across the universe vimawesome.com 위의 사이트는 vim 플러그인들을 정리해 두었다. 원하는 플러그인들을 검색해서 vimrc 파일에 넣으면 된다~! 1. vim Vundle 다운로드 https://github.com/VundleVim/Vundle.vim 1) 깃허브 레포지토리를 클론 git clone https://githu..

문제 02-1 [1] #include using namespace std; void add_one(int& num){ num++; } void change_sign(int& num){ num = (-num); } int main() { int num; cin>>num; add_one(num); cout

[01] #include using namespace std; int main() { int num[5] = {0}; int sum=0; for(int i=0;i

04-2 캡슐화 하나의 캡슐로 이뤄진 약이 복용자에게 제공되는 기능은 '재채기, 콧물, 코막힘'의 완화이다. 그런데 이러한 약이 재채기용, 콧물요, 코막힘용으로 나눠져 있다면, 그래서 코감기에 걸렸을 때 세 알의 약을 복용해야 한다면, 이는 캡슐화가 이뤄지지 않은 상황이다. 하나의 목적 하에 둘 이상의 기능이 모여서 하나의 목적을 달성하고 있다. 다시 말해서 캡슐화가 돼 있는 상황이다. #include using namespace std; class SinivelCap{ public : void Take() const { cout

그리디 알고리즘 5. 집합 커버 문제 n개의 원소를 가진 집합이 있고 이 집합의 부분 집합을 원소로 하는 집합이 있을 때, 이 집합의 어떤 원소를 선택하여 합집합을 구하면 원래 집합과 같아지는가? 집합의 부분집합의 합으로 원래 집합을 구하는 문제이다. 예제로 신도시에서 학교르루 배치하는 문제가 나온다. 신도시에 10개의 마을이 만들어진다고 하자. 이 때, 어느 마을에 학교를 세워야 학교의 수를 최소로 하면서 모든 마을이 접근할 수 있는 학교를 세울 수 있을까? 2번, 6번 마을에 학교를 세웠을 때 한 간선으로 모든 노드들이 학교에 갈 수 있음을 확인할 수 있다. 이를 변수로 선언하면 다음과 같다. U={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10} //마을(노드) 개수 F={S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7..

하이퍼레저 패브릭 환경 구축을 위한 테스트채널을 개설하고 이를 실행해 본다. 환경변수를 설정한다 FABRIC=$GOPATH/src/github.com/hyperledger/fabric 패브릭을 받아 온다. git clone -b release-1.4 https://github.com/hyperledger/fabric $FABRIC cd $FABRIC 경로 지정을 해준다. export PATH=$GOPATH/bin:$PATH make dist-clean all 네트워크를 실행한다. ./network up -끝-

그래프의 모든 정점 사이의 최단 거리를 구하는 것이 목표인 알고리즘이다. 다익스트라 알고리즘은 시작 정점에서 모든 정점의 최단 경로를 구하는 알고리즘인데 반해, 플로이드-워셜 알고리즘은 모든 정점에서 모든 정점의 경로르 구하는 알고리즘이다. (와 무슨 소리지) 이렇게 말하면 전혀 알지 못할 알고리즘이다. 그런데 생각해보면 정말 간단하다. 동적계획 알고리즘의 기본 틀을 그래프에 적용한 것이다. 우리가 찾고자 하는 것은 모든 노드를 잇는 최단 경로이다. 그런데 노드에서 노드로 가는 경로는 여러 개의 노드를 거쳐 갈 수도 있다. 당연함. 그렇게 생긴 그래프임. 그렇다면 경유해서 가는 게 비용이 적은지, 직행으로 가는 게 비용이 적은지 고려하면 비교가 가능하다. 알고리즘) allPairShortest input..

동적 계획 알고리즘에서 5번째로 나온 알고리즘, 배낭이 일정한 크기로 주어지고, 가방에 들어갈 아이템들이 있다. 각 아이템은 크기가 다양하고 각각의 가치를 갖고 있다. 배낭에 아이템을 담을 때, 아이템을 어떤 걸 넣어야 가장 가치와 크기가 최대인 배낭이 될 수 있을까? 배낭에 넣을 때, 아이템은 크기를 쪼갤 수 없다. 그래서 넣거나(1), 넣지 않거나(0) 해서 0 또는 1의 값만 갖게 된다. 넣을지 말지를 결정하는 것이니, 모든 경우의 수를 세서 그 중 가치와 크기가 최적인 결과를 출력하면 어떨까? 만일 아이템이 n 개가 있다면, n개의 아이템이 넣/ 안넣, 이 두가지 경우의 수를 모두 세는 것이니 2의 n제곱의 수행시간이 소요된다. 그러니까 O(2^n)이다. 그런데 이건 시간이 너무 오래 걸린다. 동..