• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.63-72
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• 2022

2009년 비트코인과 같은 암호화폐의 등장으로 지급수단인 화폐의 패러다임이 크게 변화하고 있으며, 우리의 일상생활에도 큰 영향을 미치고 있다. 이에 따라 통화정책 등의 업무를 담당하고 있는 각국의 중앙은행들은 전자지급수단을 포괄하여 디지털로 유통되는 통화와 디지털화폐의 발행 및 영향에 대해 다양한 분석을 시도해 왔으나, 어떤 발행방식이 적합한지에 대한 연구는 충분하지 않은 상황이다. 본 연구에서는 현재 이용되고 있는 전자지급수단과 비교하여 국내에 적용가능한 디지털화폐의 발행방식에 대해 분석하였다. 분석결과 계좌기반 발행방식은 현재 계좌시스템과 별다른 차이점을 보이지 않았으나, 토큰기반 발행방식은 금융의 효율성 제고 및 금융분야 기술혁신을 유도할 수 있는 것으로 예상되었다. 다만, 토큰기반 발행방식은 전자서명기술의 특성으로 인해 대출 등 금융기관의 중개 기능을 약화할 것으로 분석되었다. 또한, CBDC의 해킹, 피싱 등 보안공격에 대한 소비자 보호를 위해 현재의 전자지급수단과 유사한 법·제도적 지원이 필요하며 현금과 동등한 편의성, 익명성 등을 유지하기 위해 CBDC 발행 방식에 대한 지속적인 기술개발 노력이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.45-55
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• 2022

암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권8호
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• pp.249-258
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• 2022

비트코인이 등장한 이후, 다양한 가상자산이 가상자산 거래소의 가상자산 서비스를 통해 활발하게 거래되고 있다. 최근 가상자산거래소에 대한 보안사고가 자주 발생하고 있어 정부는 가상자산 거래소의 정보보호 강화를 위해 Information Security Management System (ISMS) 인증획득을 의무화하고 있으며, 이를 위한 56개 특화항목을 추가로 제정하였다. 본 논문에서는 ISMS와 암호화폐를 이용하는 모든 정보시스템에 대한 요구사항을 담고있는 CryptoCurrency Security Standard (CCSS)의 도메인 중요도를 비교하고 상호매핑을 한 후 그 결과를 분석하여 각 인증제도의 특성을 통찰하였으며, 도출된 개선항목의 중요도 평가를 통해 개선항목에 대한 우선순위를 High, Medium, Low 등 3단계로 분류하여 High Level 4가지 항목에 대한 개선사항들을 도출하였다. 이러한 결과는 가상자산 및 정보시스템 보안에 대한 우선순위를 제공하고 인증항목 개선에 대한 방법 및 체계적인 의사결정을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 가상자산서비스에 대한 신뢰성 및 안전성을 제고하여 가상자산 거래 활성화에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 경제분석
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• 제27권1호
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• pp.67-90
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• 2021

본 연구는 투자자의 거래행태를 민감하게 반영하는 비트코인(BTC) 시장 자료를 이용한 실증분석을 통해 COVID-19 팬데믹이 발생하기 전과 후에 변동성과 거래량의 비선형 관계가 바뀌었다는 흥미로운 사실을 발견하였다. 즉, COVID-19 팬데믹 이전의 안정적 시장 상태에서는 정보 유입 패러다임에 근거한 이론처럼 두 변수의 관계가 양(+)으로 나타났지만 COVID-19 팬데믹 기간에 발생한 극단적 시장 스트레스 상태에서는 두 변수의 의존관계 구조가 달라지고 심지어 음(-)의 관계가 나타났다. 이는 행태경제학적 관점에서 COVID-19 팬데믹 기간의 시장 스트레스 증가가 투자자의 거래 행태(behavior)를 변화시켜 자산시장에 구조변화를 일으켰으며, 변동성과 거래량의 비선형 의존관계(특히, 극단적 분위수(quantiles)의 의존성)에 중대한 영향을 미친 결과라고 추론해 볼 수 있다. 따라서 정보 유입 외에 시장 스트레스로 인한 행태적 편의나 군집행동(herding)과 같은 심리현상이 두 변수의 의존관계 구조를 변화시키는 주요인이 될 수 있다는 전제하에 이를 검정해보았다. 본 연구는 실증분석을 위해 Ross (2015)의 구조변화 탐지 검정을 수행하였으며, 독립적이고 동일하게 분포하는(i.i.d.) 임의변수 가정 없이 비선형 관계구조와 분포 꼬리 부분의 비대칭적 의존관계를 면밀히 파악할 수 있는 Copula 회귀분위수(CRQ) 접근법을 제안하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권3호
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• pp.23-39
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• 2021

본 연구에서는 국내 블록체인 연구의 전반적인 동향 및 시간에 따른 주제를 파악하기 위해 대학 및 기관 협력 네트워크 분석, 키워드 동시출현 네트워크 분석, 다이나믹 토픽모델링 기법을 활용한 시계열 주제 분석을 실시하였다. 대학 및 기관 협력 네트워크 분석 결과, 숭실대학교, 순천향대학교, 고려대학교, 한국과학기술원 등이 블록체인 연구의 주요 대학으로 나타났으며 대학 이외의 기관으로는 국방부, 한국철도기술연구원, 삼일회계법인, 한국전자통신연구원 등이 주요 연구기관으로 나타났다. 키워드 동시출현 네트워크 분석 결과, 가상자산(암호화폐, 비트코인, 이더리움, 가상화폐), 블록체인 기술(분산원장, 분산원장기술), 금융(스마트계약), 정보보안(보안, 프라이버시, 개인정보) 등에 대한 키워드들이 주요하게 나타났으며, 모든 네트워크 중심성 지표에서 스마트계약이 가장 높은 수치를 나타내어 주요한 주제임을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시계열 주제분석 결과, 블록체인기술, 블록체인생태계, 블록체인 적용분야1(무역, 온라인투표, 부동산), 블록체인 적용분야2(식품, 관광, 유통, 미디어), 블록체인 적용분야3(경제, 금융) 등 다섯 개의 주요 주제들을 도출하였으며, 각 주제별 대표 키워드들의 비율변화를 통해 주제별 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구는 기존의 국내 블록체인 연구동향 연구들과 크게 세 가지 관점(데이터, 방법론, 해석)에서 차이점을 나타내고 있다. 1) 최근 2년 사이 급증한 블록체인 연구를 포함하였고, 2) 대학 및 기관 네트워크 분석과 시계열 주제분석이라는 새로운 분석기법 및 연구방법을 활용하였으며, 3) 이를 통해 블록체인 연구를 주도하는 대학 및 기관을 식별하고 국내 블록체인 연구 트렌드를 파악하였다. 끝으로, 연구결과가 블록체인 관련 연구 협력 및 정책 수립과 관련 기술 개발 계획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.