NFT Price Prediction Using Image Transfer Learning and Generative Adversarial Network

이미지 전이 학습과 생성 알고리즘을 활용한 NFT 작품 가격 예측

대체 불가능한 토큰을 의미하는 NFT 는 블록 체인 기반 기술 중 하나로 소유권과 거래 이력이 블록 체인에 기록이 된다는 장점을 지녀 미술 작품 거래에도 활발히 활용되고 있다. 하지만 현재 NFT 작품 거래 시장은 주식거래와 같이 회전율과 거래량을 중점으로 투기성이 짙으며, 작품의 섬네일 이미지만으로 거래 의사를 판단하는 경우가 많다는 문제점이 대두되고 있다. 따라서 작품의 다양한 특성에 대한 고려가 함께 이루어질 필요가 있다. 본 논문은 작품의 다양한 변수를 수집하여 최적의 변수 조합을 찾아내고, 이미지 전이 학습과 생성 알고리즘을 활용해 다양한 변수가 가격에 미치는 영향을 알아보고자 했다. 연구 결과 이미지 만을 활용한 가격 예측은 정확도가 높지 않다는 사실을 확인하였고 작품이 가진 여러 특성을 변수로 한 정형 데이터의 가격 예측 정확도가 더 높은 것을 알 수 있었다. 또한 생성 알고리즘을 통해 새로운 특성 조합의 작품들을 만들었고 가격을 수치 예측해보았다. 이를 실제 작가의 작품의 가격과 가격의 변동 추이를 대조해 작가의 작품 판매 가격 평균치 이상인 작품의 특성을 확인할 수 있었다.