소수의 알려진 전문가 지갑(레이블 데이터)을 ‘씨앗’으로 삼아, 전체 이더리움 네트워크에서 이들과 유사한 행동 패턴을 보이는 지갑들을 찾아내는 반지도 학습(Semi-supervised Learning) 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 온체인 데이터 분석은 엄청난 잠재력을 가졌지만, ‘레이블(Label)의 부재’라는 고질적인 문제에 직면해 있다. 수억 개의…
블록체인 스마트 컨트랙트로 가격 정책의 투명성을 확보하고, 강화학습(Reinforcement Learning)으로 실시간 수요에 맞춰 가격을 최적화하는, 공정하고 지능적인 동적 가격 책정 프레임워크를 제시한다. 논문 요약 연구 배경 항공권, 숙박, 차량 공유 서비스에서 흔히 볼 수 있는 **동적 가격 책정(Dynamic Pricing)**은 수요와 공급에…
블록체인 데이터 분석에 머신러닝을 적용한 최신 연구 동향을 총망라한 서베이 논문으로, 사기 탐지, 시장 예측, 그리고 사용자 프로파일링과 같은 핵심 응용 분야의 성과와 미래 기회를 조망한다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 기술은 전 세계에 분산된, 투명하고 위변조가 불가능한 거대한 데이터…
지도학습(구매 예측)과 비지도학습(고객 군집화)을 병렬적으로 수행하고 그 결과를 결합하여, 고객의 행동과 특성을 동시에 고려하는 다차원적인 통합 프로파일을 생성하는 새로운 세분화 프레임워크를 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객관계관리(CRM)에서 고객을 이해하는 방식은 크게 두 가지로 나뉜다. 하나는 **비지도학습(Unsupervised Learning)**을 이용한 **세분화(Segmentation)**로, 고객의…
동일한 고객 데이터에 K-평균, 계층적 군집분석 등 다양한 알고리즘을 적용하고, 정량적 평가지표를 통해 각 모델의 성능을 비교함으로써, 최적의 세분화 모델 선택을 위한 체계적인 가이드라인을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객 세분화는 현대 마케팅의 핵심적인 활동이지만, 이를 수행하기 위한 머신러닝 알고리즘은…