데이터 프라이버시를 지키면서 여러 참여자가 협력하여 신뢰할 수 있는 데이터 분석(군집화)을 수행할 수 있도록, 블록체인 합의 메커니즘을 활용한 새로운 탈중앙화 클러스터링 프레임워크를 제안한다. 논문 요약 연구 배경 데이터의 가치는 높아졌지만, 개인정보보호 규제가 강화되면서 데이터를 한곳에 모아 분석하는 중앙화된 방식은 한계에…
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…
머신러닝을 활용하여 전통 금융과 블록체인 기반 시장의 유동성 특성을 비교 분석하고, 특히 금융 위기 시 두 시장의 상이한 작동 방식을 규명한 금융 시장 미시구조 연구이다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 기술의 등장은 24시간 연중무휴로 작동하며 중앙 기관이 없는 새로운 형태의…
블록체인 지갑 주소들을 거래 패턴에 따라 군집분석으로 그룹화하고, 각 그룹의 미래 트랜잭션 활동을 시계열 모델로 예측하는 2단계 분석 프레임워크를 제시하여, 온체인 데이터 분석의 활용 범위를 확장한다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 데이터는 투명하게 공개되어 누구나 접근할 수 있지만, 그 자체로는…