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…
이더리움 블록체인의 방대한 거래 데이터를 머신러닝으로 분석하여, 익명의 지갑 주소 뒤에 숨겨진 사용자의 행동 유형을 자동으로 분류하는 방법론을 제시한 선구적인 온체인 데이터 분석 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 블록체인 데이터 분석의 초점을 ‘네트워크 자체’에서 ‘네트워크 참여자(사용자)’로 전환시킨 중요한…
대규모 온라인 게임에서 수집되는 플레이어의 행동 로그 데이터를 머신러닝으로 분석하여, 플레이어의 숨겨진 행동 패턴과 유형을 자동으로 발견하는 게임 데이터 분석의 선구적인 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 게임 개발자의 ‘직감’을 넘어, 실제 ‘데이터’를 통해 플레이어를 이해하려는 게임 애널리틱스(Game Analytics)…
NFT 창작자들이 메타버스 플랫폼에서 지속적으로 활동하게 만드는 핵심 동인이 무엇인지 분석한 연구로, ‘경제적 보상’보다 ‘창작의 즐거움’과 ‘커뮤니티의 인정’이 더 중요함을 밝혔다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 NFT와 메타버스로 대표되는 ‘창작자 경제(Creator Economy)’의 지속가능성에 대한 핵심 질문에 답하고자 했다. 최근…
AI와 빅데이터 기술이 어떻게 고객 세분화, 추천 시스템, 예측 모델링을 통해 ‘대중 마케팅’을 ‘1:1 초개인화 마케팅’으로 전환시키는지에 대한 최신 기술과 사례를 종합적으로 조망한다. 논문 요약 연구 배경 디지털 기술의 발전은 기업과 고객의 관계를 근본적으로 바꾸어 놓았다. 고객은 과거 그 어느…