본 연구는 혁신도시의 지역 특성을 고려한 지역화폐 모델에 관한 연구이다. 국내 지역화폐는 코로나-19의 영향으로 발행 규모가 증가하였지만, 지역의 특성과 환경을 고려하지 않은 채로 운영되고 있어 공동체가 지속해서 참여할 동기가 부족하다는 한계를 가진다. 따라서 지역 현안을 해결하고 공동체가 지속해서 참여할 수 있는 지역화폐 모델에 관한 연구가 필요하였다. 본 연구는 혁신도시의 정책적 특성, 인구성장문제, 정주 및 소비환경을 분석하여 혁신도시의 지역 현안을 도출하였고 이를 해결 및 보완할 수 있도록 이전 공공기관과 지역 공동체가 함께 참여하는 프라이빗 블록체인 시스템 기반 혁신도시형 지역화폐 모델을 제안하였다.
This study aims to propose a smart city governance logic model that can accommodate more diverse information service systems by mixing hub-and-spoke and blockchain technologies as a data management model. Specifically, the research focuses on deriving the logic of an operating system that can work across smart city planning based on the two data governance technologies. The first step of the logic is the generation and collection of information, which is first divided into information that requires information protection and information that can be shared with the public, and the information that requires privacy is blockchainized, and the shared information is integrated and aggregated in a data hub. The next step is the processing and use of the information, which can actively use the blockchain technology, but for the information that can be shared other than the protected information, the governance logic is built in parallel with the hub-and-spoke type. Next is the logic of the distribution stage, where the key is to establish a service contact point between service providers and beneficiaries. Also, This study proposes the establishment of a one-to-one data exchange relationship between information providers, information consumers, and information processors. Finally, in order to expand and promote citizen participation opportunities through a reasonable compensation system in the operation of smart cities, we developed virtual currency as a local currency and designed an open operation logic of local virtual currency that can operate in the compensation dimension of information.
현재 지역경제의 소득과 자금은 수도권으로 유출되고 있으며, 지역발전의 원동력인 인재들 역시 수도권으로 모여 지역의 경제는 심각한 위기에 직면해 있다. 지역화폐는 지방자치단체가 발행 주체이며, 해당 지역 안에서만 통용이 가능한 보조, 보완기능의 화폐이다. 지역경제 활성화를 위하여 지자체의 지역화폐 도입에 대한 이목 이 집중되면서 지역화폐의 발행 및 활용에 관한 연구가 계속하여 진행되고 있다. 본 연구에서는 현재 포털, SNS 등의 데이터 자료를 빅데이터를 활용하여 지자체 지역에서 발행되고 있는 지역화폐에 대한 소비자 이미지 분석을 통한 인식 파악과 함께 연구 결과를 바탕으로 지역화폐 발행 및 운영에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 지역화폐의 정책적 발행을 통해 지역 소비를 유도하여 지역의 경제적 소득 증대 효과를 보이고 있으며, 둘째, 지자체는 지역화폐 발행과 유통으로 경제 활성화와 지역 경제의 선순환 시스템 구축에 힘을 기울이는 것으로 나타났다. 셋째, 블록체인 기술 도입으로 지역화폐의 안정적인 운영 실태를 보여주고 있다. 학술적 의의로 지역화폐의 정책의 방향성과 빅데이터 분석을 통하여 지역화폐에 대한 변화된 모습과 효과를 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 도시에서 운영되는 여러 데이터 기반 서비스들을 효율적으로 통합 및 연동하여 사용 편의성을 높일 수 있는 블록체인 기반 도시 서비스 통합 운영 모델을 제안한다. 제안 모델은 서비스 사용자들의 참여를 독려하기 위해 각 서비스에서 소비 및 활용될 수 있는 데이터와 가치의 제공자에게 그에 따른 인센티브를 지급하고, 서비스 수혜자로부터는 인센티브를 회수함으로써 동일 인센티브 시스템 내에서 다양한 서비스가 연동될 수 있는 구조를 제공하며, 블록체인 기술을 통해 서비스 운영 및 관리 투명성을 보장할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 제안 서비스 모델의 검증을 위한 프로토타입을 구축 및 운영함으로써 제안 모델의 효율성 및 운영가능성을 확인한다. 그 결과 구현한 세 개의 데이터 기반 도시 관리 서비스들의 운영이 통합된 인센티브 개념을 바탕으로 유기적이게 상호 호환됨을 확인했다. 향후 제안 서비스 운영 모델은 다수의 지자체에서 관심을 가지고 있는 지역화폐를 활용한 지역 경제 활성화 사업과 연계되어 시민 참여 기반의 도시 운영 및 관리 구조의 요소기술로서 적용될 수 있으며, 스마트시티 서비스와의 접목을 통해 블록체인 기술 영역의 확장 또한 가능할 것으로 기대된다.
최근 국내외 많은 국가들이 블록체인을 활용하여 관련 응용분야에 활용하고 있다. 기업 중심의 경제가 아닌, 개인이 주체가 될 수 있는 공유 경제의 개념도 확산되었다. 그러나 농업분야의 공유 경제 실현에 필요한 시스템 구축은 아직 미비하다. 현재 농업정책 중 농업기계 임대사업은 국가가 주체가 되어 시행되는 사업으로 지자체에서 비치하여 제공하기 때문에 한정된 수량과 자원으로 제한적이다. 고가의 농업기계의 경우 바쁜 농번기에는 수량이 한정되어 있기 때문에 임대 물량이 부족한 현실이다. 본 논문에서는 농업기계 소유주 개개인을 연결하여 한정된 수량의 농업기계를 블록체인 기술을 이용하여 개인의 농업기계를 경작자에게 차용해주는 공유 시스템을 제안한다. 따라서 본 시스템은 한정된 수량의 농업기계 자원을 해결하고 경작자 모두에게 안전한 서비스와 같은 분산 시스템을 제공한다.
블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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