AI 기술을 활용하여 GitHub, Stack Overflow 등에서 개발자들의 활동 데이터를 분석하고, 이를 통해 블록체인 프로젝트의 커뮤니티 참여와 충성도를 높이는 데이터 기반 마케팅 전략을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 블록체인 플랫폼의 성공이 최종 사용자뿐만 아니라, 그 위에서 애플리케이션을 만드는…
머신러닝을 활용하여 이커머스 고객을 행동 기반으로 세분화하고, 각 그룹의 가격 민감도를 예측함으로써 수익을 극대화하는 AI 기반 개인화 가격 책정 모델을 제안한 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 “모든 고객은 다르다”는 전제 아래, 기술을 통해 각 고객에게 최적의 가치를 제안하려는…
NFT 시장의 거래 데이터를 분석하여, 비지도 학습(Unsupervised Clustering)을 통해 가격을 왜곡하는 워시 트레이딩(자전 거래)과 같은 이상 거래를 효과적으로 자동 탐지하는 방법론을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 NFT 시장의 폭발적 성장 이면에 숨겨진 시장 교란 행위, 특히 워시 트레이딩의…
전통적인 2차원 고객 분석의 한계를 지적하며, 3차원 변수를 동시에 고려하는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하여 더 입체적이고 정확한 고객 세분화의 가능성을 제시한 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 고객을 더 정확하게 이해하고 예측하기 위해, 기존의 평면적 데이터 분석에서 벗어나 다차원적…
이 논문은 대표적인 탈중앙화 거래소(DEX)인 Sushiswap과 Uniswap V3의 온체인 트랜잭션 데이터를 비교 분석하여, 각 프로토콜 사용자의 행동 패턴을 비지도 학습으로 클러스터링하고 그 차이점을 규명한 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 급성장하는 DeFi 생태계에서 사용자 행동에 대한 이해가 부족하다는 문제의식에서…