K-평균과 DBSCAN을 결합한 개선된 클러스터링 알고리즘을 통해 은행 고객을 정교하게 분류하고, 각 그룹의 특성에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 제시하여 실제 비즈니스 성장을 이끌어낸 통합 사례 분석이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 치열한 금융 시장에서 살아남기 위해, 은행이 어떻게 데이터를…
NFT의 핵심 가치 요소인 ‘희소성(Rarity)’을 여러 속성(Trait)들의 조합을 통해 통계적으로 측정하는 방법론을 제시하고, 이렇게 계산된 희소성 점수가 실제 시장 가격과 높은 상관관계가 있음을 증명한 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 수십억 달러 규모로 성장한 NFT 시장의 가격이 과연 무엇에…
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…