• 제목/요약/키워드: Cryptocurrency

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메타버스 내 산업기밀 유출 대응을 위한 정책 및 제도에 관한 연구 (A Study on the Policy Measures for the Prevention of Industrial Secret Leakage in the Metaverse)

  • 전소은;오예솔;이일구
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권4호
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    • pp.377-388
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    • 2022
  • 최근 실감형 가상공간 기술인 메타버스(Metaverse) 기술이 화두가 되고 있다. 하지만, 메타버스 환경에 대한 제도적 체계가 미흡해서 메타버스 내 생산, 저장, 가공, 이전되는 디지털 자산을 포함한 산업기밀 유출 문제에 대한 우려가 대두되고 있다. 사이버 공간의 해킹 공격을 방어하기 위한 디지털 포렌식 기술은 메타버스 공간에서 활용이 불가하고, 피해 범위 산정 및 책임 추적의 근거가 마련되어 있지 않아서 인력 유출 및 사이버 해킹에 대한 효과적인 대응이 어렵다. 본 논문에서는 메타버스에서 발생 가능한 산업기밀 정보의 범위와 유출 시나리오를 정의하고, 메타버스 내 유출 시나리오 별 발생가능한 문제점을 기반으로 메타버스 시대의 산업기밀 유출 대응을 위한 정책적·제도적 방안을 제안한다. 연구결과, 메타버스 내 산업기밀 유출 대응을 위해서는 역외 압수·수색 문제에 대한 표준화된 법률 마련 및 가상화폐 증거 수집 제도 마련이 필요한 실정임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 메타버스 기술에서 발생 가능한 문제에 사전 대비를 함으로써 산업 기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.

P2E(Play-to-Earn) 게임 지속이용의도에 대한 연구 (Why do People Play P2E (Play-to-Earn) Games?: Focusing on Outcome Expectation and Social Influence)

  • 장문경
    • 지식경영연구
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    • 제23권3호
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    • pp.23-44
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    • 2022
  • 최근 탈중앙화 애플리케이션(dApp: decentralized application)의 하나인 P2E(Play-to-earn) 게임이 많은 사회적 관심을 받고 있다. P2E게임은 블록체인 기술을 기반으로 하여 미래성장가능성이 높은 분야로 긍정적인 평가받는 동시에, P2E게임 아이템을 가상화폐 형태로 현금화할 수 있다는 점 때문에 사행성을 가지고 있다는 부정적인 평가도 받고 있다. 이런 상황에서 본 연구는 사용자들이 P2E게임을 지속적으로 사용하고자 하는 의도에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보고자 한다. 헤도닉 정보시스템 사용의도에 관한 선행연구를 바탕으로, 본 연구는 선행요인을 인지된 재미, 경제적 인센티브, 그리고 사회적 영향으로 제시하고, 사회적 영향에 주는 요인을 동료 및 외부 영향으로 나누어 살펴보았다. 연구모델을 P2E게임을 플레이한 경험이 있거나 인지하고 있는 우리나라 성인 350명을 대상으로 데이터를 수집하여 구조방정식 모형으로 검증하였다. 분석결과, 인지된 재미와 주관적 규범은 P2E게임을 지속적으로 사용하고자 하는 의도에 긍정적 영향을 유의미하게 주는 것으로 나타났으나, 경제적 인센티브는 유의미하게 나타나지 않았다. 그리고 동료 영향과 외부 영향은 주관적 규범에 유의미한 긍정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구는 게임업계, 정부, 게임사용자 등 여러 이해 당사자들의 P2E게임에 대한 평가가 첨예한 상황에서 발전적인 사회적 논의를 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.

주성분 분석 기법을 활용한 시계열 데이터 분석 및 예측 시스템 (Time Series Data Analysis and Prediction System Using PCA)

  • 진영훈;지세현;한군희
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.99-107
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    • 2021
  • 우리는 무수히 많은 데이터 속에서 살고 있다. 다양한 데이터는 우리가 활동하는 모든 상황 속에서 만들어지는데 빅데이터 기술을 통해 데이터의 유의미를 발굴한다. 유의미한 데이터를 발굴하기 위해 많은 노력이 진행 중이다. 본 논문은 주성분 분석(Principal component analysis) 기법으로 시계열 데이터의 추이 및 예측을 통해 인간이 더 나은 선택을 가능케 하는 분석 기법을 소개한다. 주성분 분석은 입력된 데이터를 통해 공분산을 구성하고, 데이터의 방향성을 추론할 수 있는 고유벡터와 고윳값을 제시한다. 제안하는 방법은 비슷한 방향성을 갖는 시계열 데이터 집합에서 기준 축을 구성하고, 데이터 집합을 이루는 각 시계열 데이터들의 방향성이 기준 축과 이루는 사잇각을 통해 다음 구간에 존재하게 될 데이터의 방향성을 예측한다. 본 논문에서는 가상화폐의 추이를 통해 제시한 알고리즘의 정확도를 LSTM(Long Short-Term Memory)과 비교 검증한다. 비교/검증 결과 제안된 방법은 변동성이 큰 데이터에서 LSTM에 비해 상대적으로 적은 트랜잭션과 높은 수익(112%)을 기록하였다. 이는 상대적으로 정확하게 신호를 분석하여 예측했다는 의미로 볼 수 있으며, 보다 정확한 임계치 설정을 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

블록체인 기술에 대한 교육이 가상자산에 대한 신뢰, 보안성 및 기술수용모형에 미치는 영향 (Effect of Education about Blockchain Technology on Trust, Security, and Technology Acceptance Model of Virtual Assets)

  • 오소윤;한광희
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.675-683
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    • 2022
  • 암호화폐 등 가상자산의 기반이 되는 블록체인은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 큰 관심을 받고 있다. 블록체인은 금융뿐만 아니라 정치, 물류, 문화 등 사회 전반에 걸쳐 우리 삶을 근본적으로 변화시킬 수 있는 기술이지만, 학습하기에 매우 복잡하고 지속적으로 개발되고 있어 기대보다 낮은 사용성을 보이고 있다. 본 연구에서는 가상자산의 기술수용모형(Technology Acceptance Model; TAM)이 그 기반기술인 블록체인 기술에 대한 교육을 통하여 달라질 수 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 총 103명의 참가자를 대상으로 영상에 기반한 온라인 실험을 진행하였으며, 교육의 종류(긍정, 부정)와 측정 시기(사전, 사후)가 TAM의 변수인 지각된 유용성, 지각된 용이성, 수용의도 그리고 블록체인 기술의 특성과 관련 있는 신뢰, 보안성에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 실험 결과, 교육의 종류와 측정 시기에 따라 모든 종속변수에서 상호작용이 나타났다. 구체적으로, 부정 교육을 받은 집단은 사전과 사후에 모든 변수에서 차이가 없었으나 긍정 교육을 받은 집단은 사전보다 사후에 증가하는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 앵커링 효과에 근거한 교육의 효과가 블록체인 기술을 사용한 가상자산의 사용 의도에도 나타남을 알 수 있으며 긍정적인 교육을 통하여 블록체인 연관 기술을 사용하고자 하는 의도를 높일 수 있음을 시사한다.

Causal Impact 분석 기법을 접목한 COVID-19 팬데믹 전·후 메타버스 애플리케이션 리뷰의 토픽 변화 분석 (Analysis of Topic Changes in Metaverse Application Reviews Before and After the COVID-19 Pandemic Using Causal Impact Analysis Techniques)

  • 이소원;노미진;한무명초;김양석
    • 스마트미디어저널
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    • 제13권1호
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    • pp.36-44
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    • 2024
  • 가상환경 기술의 발전과 COVID-19 팬데믹으로 언택트 문화가 부상함에 따라 메타버스(Metaverse)가 주목받고 있다. 본 연구에서는 최근 메타버스 서비스로 주목받는 "제페토" 애플리케이션에 대한 사용자들의 리뷰를 분석하여, COVID-19 팬데믹 이후 메타버스에 대한 요구사항의 변화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 2018년 9월부터 2023년 3월까지 구글플레이스토어에 작성된 "제페토" 애플리케이션 리뷰 109,662건을 수집하였으며, LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 토픽을 추출하고, COVID-19 팬데믹이 선언된 "2020년 3월 11일"을 기준으로 전·후로 토픽이 어떻게 변화했는지 Causal Impact 기법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션 기능적 문제(토픽1), 보안 문제(토픽2), 애플리케이션 내 가상화폐(Zem)에 대한 불만 사항(토픽3), 애플리케이션 성능(토픽4), 개인정보 관련 문제(토픽5) 등 5가지 토픽이 추출되었으며, 이들 중 보안 문제(토픽2)가 COVID-19 팬데믹에 가장 큰 영향을 받았음이 확인하였다.

다이나믹 토픽모델링 및 네트워크 분석 기법을 통한 블록체인 관련 국내 연구 동향 분석 (Analyzing Research Trends in Blockchain Studies in South Korea Using Dynamic Topic Modeling and Network Analysis)

  • 김동훈;오찬희;주영준
    • 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.