• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.1-6
• /
• 2019

기술정보의 가치가 높아짐에 따라 해킹을 통한 기술정보를 탈취하려는 해킹 공격이 늘어나고 있으며, 최근 암호화폐 거래소의 해킹은 기존의 기술정보보다 훨씬 현금화가 쉬워 해커들의 주요 공격 대상이 되고 있다. 기술정보의 경우는 기술정보를 탈취한 후 블랙마켓에 판매해야 현금화가 되지만 암호화폐의 경우 해킹 성공 시 바로 현금화가 용이하고 추적이 쉽지 않아 대부분의 해킹 공격은 암호화폐 거래소에 집중되어 있고, 블록체인 기술은 해킹이 불가능하지만, 암호화폐 거래소에서 트레이딩 되는 암호화폐 거래내역은 블록체인에 기록되지 않고 단순한 거래소 내부 거래이기 때문에 내부자가 시세를 조작하여 차액을 남기거나 외부로 유출되는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 최근에 발생한 암호화폐 거래소의 해킹 공격을 분석하고 해결방안을 제시하여 안전한 암호화폐 거래를 할 수 있도록 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권1호
• /
• pp.19-28
• /
• 2022

최근 암호화폐가 많은 주목을 받음에 따라 암호화폐의 종가 예측 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥 러닝 모델을 적용시켜 예측 성능을 높이려는 연구들이 지속되고 있다. 딥 러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델이 다각도로 응용되고 있으나 변동성이 큰 암호화폐 종가 데이터에서는 낮은 예측 성능을 보인다. 이를 해결하기 위해 새로운 입력 변수를 찾아내고, 이를 사용하는 종가 예측 연구가 수행되고 있다. 그러나 딥 러닝 기반의 암호화폐 종가 예측에 사용되는 데이터들의 각 입력 변수들이 예측 성능에 미치는 영향력이나 학습에 효율적인 입력 변수들의 조합에 관한 연구 사례가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 Bitcoin과 Ethereum을 포함한 6가지 암호화폐의 최근 동향 자료를 수집하였고, 통계와 딥 러닝을 통해 입력 변수들이 암호화폐 종가 예측에 미치는 영향력을 분석한다. 실험 결과 모든 암호화폐의 종가 예측 성능 평가에서 종가 변동률을 제외한 개장가, 고가, 저가, 거래량, 종가를 조합했을 때 가장 우수한 성능을 보였다.

• 정보화정책
• /
• 제27권2호
• /
• pp.20-39
• /
• 2020

본 논문은 분산원장기술을 기반으로 하여 암호화폐시장 잠재력지수를 개발하였다. 이 지수의 최대장점은 암호화폐의 개발과 실행 그리고 확산에 이르기까지 암호화폐시장의 전반적인 잠재력을 측정, 비교할 수 있다는 것이다. 본 논문은 암호화폐시장 잠재력지수의 개발과 측정을 위하여 요인분석기법을 이용한 213개 국가의 30개 변수를 분석 비교하였다. 그 결과 암호화폐의 분권화에도 불구하고 그 잠재력은 유럽, 북미, 아시아에 속한 일부 선진국, 그리고 일부 중동국가와 구 소련의 독립국가연합에 집중되어 있음을 밝혀내었다. 이는 암호화폐시장의 발전을 위해서 암호화폐의 확산 이전에 개발과 실행과정이 선행되어야 함을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.71-72
• /
• 2018

블록체인은 다양한 기술 응용성을 가지고 있으며 일반 대중은 암호화폐를 통하여 그 기술을 접하고 있다. 그러나 일부 전문가와 일반인들이 블록체인과 암호화폐의 개념을 이해하는데 있어 혼돈이 있어 왔다. 본 논문은 인지 부조화 개념 속에서 혼선의 요소를 파악하고 암호화폐와 블록체인 대해서 보다 명확한 이해를 돕고자 한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.45-51
• /
• 2018

최근 암호화폐는 블록체인 기술과 더불어 많은 대중들의 관심과 우려의 목소리와 함께 진화하고 있다. 암호화폐의 사용을 고려하는 글로벌 국가들은 자국의 경제보호차원에서 법 규제나 제도 마련 등으로 인해 신중한 태도를 보이며, 다양한 암호화폐들의 동향을 관망하고 있다. 이중 채굴 암호화폐는 암호 연산을 통해 화폐를 취득할 수 있어 인기가 매우 높다. 그러나 높은 사양의 컴퓨팅 자원과 많은 전기에너지의 소모가 지구온난화에 미치는 영향에 대해 고려해 볼 필요가 있다 하겠다. 따라서 본 연구는 암호화폐의 채굴에 따른 전기에너지 소모량과 이산화탄소 배출량의 산출과 관련 자료 및 사례들을 조사하고, 가변 요인들을 알아봄으로써, 향후 암호화폐의 보다 긍정적인 발전 방향의 제시와 다양한 관련 기술개발 등, 4차 산업혁명에 부응하는 연구 자료로 활용될 수 있도록 하고자 한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.116-125
• /
• 2022

본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹 국면에서 코로나 발생과 확산에 따른 투자자 불안심리가 암호화폐 가격에 영향을 미치는지를 분석하고, 딥러닝 모형에 기반하여 암호화폐의 가격 예측을 실험하는 것이다. 투자자 불안심리는 네이버의 코로나 검색지수와 코로나 확진자 정보를 결합하여 산출하며, 암호화폐 가격과의 그랜저 인과성을 분석하고 딥러닝모형을 이용하여 암호화폐 가격을 예측한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, CCI 지표는 비트코인, 이더리움, 라이트코인의 수익률에 유의적인 그랜저 인과성을 보여주었다. 둘째, CCI를 입력변수로 하는 LSTM은 높은 예측성과를 보여주었다. 셋째, 암호화폐 사이의 비교에서는 비트코인의 가격 예측 성과가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 코로나 국면에서 네이버 코로나 검색 정보와 암호화폐 가격과의 관련성을 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 가격 예측 정확성을 높이기 위하여 다양한 딥러닝 모형으로의 확장 연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.97-100
• /
• 2019

사용자가 보유하고 있는 토큰은 기존 중앙화된 암호 화폐 거래소를 통해 교환 할 수 있다. 그러나 암호 화폐 거래소를 이용한 토큰 교환은 높은 수수료, 암호 화폐 거래소 해킹 가능성, 해당 거래소 내 등록된 암호 화폐에 대해서만 교환이 가능하다는 문제점이 존재한다. 이더리움 플랫폼에 배포된 스마트 컨트랙트는 블록체인 기반으로 다양한 형태의 계약을 조건이 만족할 시 자동으로 이행한다. 본 연구는 스마트 컨트랙트를 이용하여 기존의 중앙화된 암호 화폐 거래소 기반 토큰 교환 문제점을 해결하면서 이더리움 지갑 내 토큰을 사용자가 원하는 ERC-20 토큰으로 자동 교환해 주는 분산형 토큰 교환 시스템을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.51-56
• /
• 2020

기존 화폐가 은행과 같은 신뢰할 수 있는 중앙기관에 의존하는 것과 달리 비트코인을 비롯한 암호화폐는 탈중앙화, 분산화 및 P2P의 특성을 갖는다. 암호화폐에서 거래는 모든 참여자가 확인할 수 있도록 투명하게 분산 저장되며 공개되지만, 이미 저장된 거래 내역의 위변조는 사실상 불가능한 특징이 있다. 흔히 암호화폐도 기존 화폐와 같이 익명성을 갖는 것으로 생각하지만, 암호화폐는 익명성이 아닌 가명성을 제공한다. 이런 이유로 익명성을 보장하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 믹스를 기반으로 한 익명성 보장도 그중 하나이다. 본 논문에서는 믹스를 기반으로 한 기존 익명성 보장 기법을 살펴보고 효율성을 개선한 하이브리드 믹스 기법을 제안한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.121-127
• /
• 2022

최근 암호화폐 가격 급증과 동시에 암호화폐 채굴과 관련된 사회적인 이슈가 지속 발생하고 있다. 특히, 암호화폐는 암호연산을 통해 취득할 수 있어서 컴퓨터만 있다면 누구나 쉽게 채굴을 시도할 수 있으며, Bitcoin, Ethereum 등 주요 암호화폐들의 자산가치가 증가함에 따라 대중들의 관심은 증가하고 있다. 또한, 높은 사양의 컴퓨터를 소유하고 있는 개인이 가정이나 회사 등 다양한 장소에서 암호화폐를 채굴하는 사례가 늘어나고 있다. 일부 채굴자들은 많은 전기에너지를 소모하는 컴퓨터의 발열 문제로 가정이 아닌 회사나 공공장소 등에서 채굴하여 개인의 도덕적 문제뿐만 아니라 기업에서도 여러 가지 문제들을 발생시키고 있다. 따라서, 본 연구는 암호화폐를 채굴한 컴퓨터들의 윈도우 아티팩트를 이용하여 채굴을 시도한 흔적들에 대해서 증거를 획득하는 기술에 관해 연구한다. 이를 통해 기업의 보안 강화를 위해 내부감사에 활용할 수 있도록 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.592-595
• /
• 2021

양자 알고리즘인 그루버나 쇼어 알고리즘에 의해 현존하는 암호 체계들이 무너질 수 있으며, 블록체인 네트워크를 기반으로 타원곡선 암호 및 타원곡선 전자서명을 사용하는 암호화폐의 안전성 또한 위협받고 있다. 따라서 암호화폐에도 양자 컴퓨터에 대한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 시계열 예측에 적합한 순환형 신경망을 활용하여 양자 저항성을 가지는 암호화폐들의 가격을 예측하고 분석한다. 데이터가 부족하였으나 학습 결과 0.005 이하의 손실을 달성하였으며, 최근 15일의 데이터를 통해 예측한 결과, 모두 소폭 상승할 것으로 나타났다. 향후에는 더 많은 데이터를 통해 더 정확한 예측이 가능한 신경망을 설계하고 다양한 양자 관련 이슈들을 참고하여 분석을 수행하고자 한다.