금융 데이터에 대한 군집분석(Clustering) 시, 최적의 군집 개수를 자동으로 찾고 그 결과를 설명가능 AI(XAI) 기법인 SHAP을 통해 해석하는 통합적인 기술 프레임워크를 제안한다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 “AI가 정답을 찾았다”에서 한 걸음 더 나아가, “AI가 왜 그것을 정답이라고 생각하는지”를…
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…