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…
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…
소비가치이론을 바탕으로 NFT 소비자들이 구매를 통해 얻고자 하는 핵심 가치가 무엇인지 분석하고, 이를 기준으로 ‘과시적 소비자’, ‘실용적 투자자’ 등 의미 있는 고객 유형을 분류했다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 ‘사람들은 왜 NFT를 구매하는가?’라는 근본적인 질문에 대해, 전통적인 마케팅 이론을…
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)…
게임 플레이어의 성향(플레이 스타일)이 학습에 미치는 영향을 분석한 연구로, 이를 통해 WEB3 사용자를 이해하고 분류하는 새로운 관점을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 게임 플레이어의 행동을 이해하려는 시도는 MUD(Multi-User Dungeon) 게임 시절부터 시작되었으며, 리처드 바틀(Richard Bartle)의 플레이어 유형론이 그 시초가 되었다.…