스테이블 코인, 고객의 시선에서 보면 어떤 흐름일까?
스테이블코인은 대표적으로 USDC·USDT처럼 ‘1달러에 묶인 안정성’을 내세우며 글로벌 금융 인프라로 빠르게 확산되고 있다. 하지만 구조별로(법정화폐 담보형, 암호자산 담보형, 알고리즘형) 장단점과 리스크는 크게 다르다. 이번 글에서는 투자자·사업자·정책 담당자의 시선에서 과거 사례와 각국 규제 흐름을 함께 살펴보며, 스테이블코인을 더 깊이 이해해보고자 한다.…
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검색에서 배우는 프롬프트 설계의 본질 : 챗GPT 4o 프롬프트 개발
챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 간단한 질문을 입력하여 답변을 얻는 것은 누구나 쉽게 할 수 있는 일이다. 이는 마치 기본적인 검색 엔진을 사용하여 일반적인 정보를 찾는 과정과 유사하다. 그러나 사용자가 원하는 품질의, 일관되고 정확한 결과를 도출하는 ‘제대로 된’ 프롬프트 개발은…
바이낸스 입금 시 왜 메모(Memo)가 필요할까?
암호화폐를 입금하다 보면, 특정 코인을 전송할 때 ‘메모(Memo)’ 혹은 ‘태그(Tag)’를 입력하라는 문구를 종종 보게 된다. 특히 바이낸스(Binance)와 같은 글로벌 거래소에서는 필수 입력 항목으로 표시되는 경우가 많다. 그렇다면 왜 메모를 반드시 입력해야 하는 걸까? 거래소는 ‘공용 지갑 주소’를 사용한다? 많은 사용자는…
TSGN: Transaction Subgraph Networks for Identifying Ethereum Phishing Accounts 논문 리뷰
이더리움 계정의 트랜잭션 서브그래프를 추출하고 그래프 대비 학습 기반의 GNN(Directed-TSGN, Temporal-TSGN)을 활용하여 피싱 계정을 식별하며, 높은 정확도와 시간 효율성을 달성했다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 이더리움 블록체인 네트워크에서 피싱(Phishing) 계정을 효과적으로 식별하고 탐지하는 데 따르는 어려움을 해결하고자 했다. 피싱은…
BlockGC: A Joint Learning Framework for Account Identity Inference on Blockchain with Graph Contrast 논문 리뷰
온체인 거래 데이터를 기반으로 상호작용 그래프(AIG)를 구성하고, 서브그래프 대비 학습(contrastive learning)과 GNN 분류기를 공동 학습하는 BlockGC 프레임워크를 제안하여 블록체인 계정 정체성 추론 정확도를 향상시켰다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 블록체인 네트워크에서 익명성으로 인해 사용자 계정의 정체성을 파악하고 악성 행위를…