암호화폐는 2009년 비트코인 소스 공개와 더불어 지속적으로 기술적 발전과 시장확대가 진행되고 있다. 최근에는 NFT 코인을 비롯해 메타버스 결제 서비스를 중심으로 새로운 응용성이 확장되고 있다. 특히, 중앙암호화폐거래소는 암호화폐 간 또는 기존 법정화폐와 암호화폐 간 중계 거래를 활발히 지원하고 있다. 이러한 중앙거래소에 기초한 암호화폐 거래 시장은 암호화폐의 투기 요인을 부추겨서, 암호화폐의 투기성과 무용론을 강하게 불러 일으켰다. 또한, 중앙암호화폐거래소는 사용자 및 가상자산의 집중화를 유도해서, 블록체인의 탈중화 및 보안성 강화 전략을 저해하고 있다. 따라서 본 연구는 현재 서비스 중인 중앙통제 기반의 중앙암호화폐거래소 현황 및 문제점을 기술하고, 거래소의 분산화 모델로서 분산암호화폐거래소 모델링 전략 및 주요 이슈를 제시한다. 본 연구는 블록체인의 기초한 암호화폐의 익명성, 분산화, 자치성 등을 강화할 수 있다.
본 논문에서는 암호화폐거래소 이용자를 보호하고 거래소의 안정적인 운영환경을 확보하기 위한 국내 암호화폐거래소 운영리스크 경감방안을 제시한다. 암호화폐거래소를 이용해 암호화폐시장에 참여하는 시장참여자에게 암호화폐의 가격변동 리스크만큼 위협적인 리스크는 암호화폐거래소 리스크이다. 암호화폐시장에서는 암호화폐의 거래 익명성을 악용한 탈세, 범죄이용, 유사수신 사기, 자금세탁 등 불법거래가 빈번히 발생하고 있고 이외에도 사이버 침해사고와 내부인력에 의한 손실 사고가 끊이지 않고 있으며, 이로 인한 손실이 거래소 이용자에게 고스란히 전가되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 암호화폐거래소의 운영 실태와 이용자 손실 발생 사고에 대한 대응 등을 거래소 운영리스크의 관점에서 분석하여, 이용자를 고객으로 유치하고 고객인 이용자를 보호하기 위한 거래소 플랫폼의 발전 방향을 제시한다.
스마트컨트랙트를 사용하는 블록체인 2세대를 넘어오면서 블록체인 생태계는 지속적으로 성장하고 있으며, 블록체인 플랫폼 내에서 자체 발행되는 암호화폐는 다양한 수익 상품들(ICO, DeFi, NFT, Staking 등)을 등장시켰다. 암호화폐가 실물 화폐를 대체할 새로운 대안이라고 여겨지고 있지만, 최근 암호화폐를 악용한 범죄가 증가하고 있다. 특히 시스템을 감염시켜 몸값을 요구하는 랜섬웨어의 경우 기존의 현금을 요구하기보다 자금 세탁에 용이한 암호화폐로 요구하는 빈도가 증가하고 있다. 암호화폐의 경우 손쉽게 믹싱 서비스를 받을 수 있으며, 블록체인의 특성상 모든 트랜잭션을 확인할 수 있음 제3의 신뢰기관이 존재하지 않으며 모든 네트워크는 계좌로 연결되기 때문에 익명성이 보장되어 범죄자들이 자금세탁에 이용하고 있다. 본 논문을 통해 랜섬웨어에 사용되는 암호화폐 자금세탁 사례를 살펴보고 자금 세탁 시 사용되는 믹싱 서비스에 대해서 분석했다. 또한 불법 자금세탁을 식별하기 위한 기술적 연구 동향에 대해서 분석하였다.
최근 비트코인을 필두로한 암호화폐의 폭발적인 성장이 금융 시장의 주요 이슈로 떠오르고 있다. 이에 전 세계적인 암호화폐 투자의 관심이 증가하고 있지만, 24시간 365일 운영되는 시장과 가격 변동성, 그리고 기하 급수적으로 증가하고 있는 암호화폐 종류는 암호화폐 투자자들에게 리스크로 제공되고 있어, 특히 암호화폐 포트폴리오를 구상하는데 있어 추천에 적합하지 않는 암호화폐들을 구분하여 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문은 기존에 있었던 단순히 암호화폐 가격의 미래를 예측하여 수익률을 극대화 하거나, 수익률에 초점을 맞추어 암호화폐 포트폴리오를 구성하는 연구들과 달리, 투자자들의 성향을 반영하고, 투자에 적합한 암호화폐를 머신러닝 기법 중 하나인 Apriori 알고리즘을 활용하여 추천하되, 추천에 적합한 알트코인들을 비트코인의 유사도와 연관규칙을 중심으로 선별하여, 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 적합한 추천 방식과 해석을 제시한다.
현재 블록체인을 기반한 공개형 암호화폐(이하 암호화폐)는 각국의 경제정책으로 거래를 위한 통화로써 지위를 얻을 수 없지만, 일부 인터넷 사용자들의 각자 사정으로 인해 대체 통화 거래수단으로 사용되고 있다. 이런 추세로 근미래에는 이러한 암호화폐가 인터넷을 넘어 실생활에서도 사용될 수 있을 것으로 생각되지만, 현재 인터넷 네트워크 인프라가 빈약한 곳에서 암호화폐가 실생활에 사용하기 어려워 이에 대한 대비책 마련이 필요하다. 본 논문에서는 실생활에서도 암호화폐 사용을 활성화하려는 방법으로 무선 인터넷 네트워크 인프라를 저비용으로 쉽게 구축할 수 있는 LoRaWAN을 기반으로 한 암호화폐 결제 시스템을 설계하기 위한 기술적 방법을 LoRaWAN 표준을 근거로 제시한다.
주식과 암호화폐 거래는 매매방식에 있어서 유사한 점이 있지만 기업의 사업분야, 자본금, 순이익 등의 경영현황과 미래가치에 영향을 많이 받는 주식과는 다르게 암호화폐는 실물 실체가 없으며 탈중앙화, 전산화된 데이터를 기반으로 하며 심리적인 요소가 크게 작용하여 단기적인 변동이 클 수 있다. 본 연구에서는 이러한 암호화폐 거래의 특성을 활용하여 특정 암호화폐에 관련된 뉴스기사들을 수집하고 그 암호화폐의 가격 변화 데이터와 연관되어 가격예측 딥러닝 모델을 생성하고 해당 암호화폐에 대한 신규 뉴스기사가 발생되었을 때 이를 이용하여 매수, 매도, 관망 등과 같은 매매 정보를 예측 적용할 수 있게 하였다. 첫째, 뉴스 기사에서 언급한 암호화폐를 매수, 매도, 관망 중 어느 편이 좋을 것인지 추천하는 알고리즘을 구현하였고, 둘째, 매수 이후 매매 차익을 위한 매도 시점이나 매도 이후 저가매수에 유리한 시점을 제안하는 알고리즘을 구현하였다. 또한, 실시간 뉴스기사 수집 및 예측한 매매 판단에 따라 매매 자동화 시스템을 구현하여 수익률을 직접 확인함으로써 그 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는, 세계적으로 불붙고 있는 전자화폐를 암호학적인 측면에서 살펴보고, 전자화폐의 가장 핵심적인 기술인 추적 불가능성, 프라이버시 제공 기술 그리고 이중 사용 방지 기술 등과 암호 이론과의 관련성을 중심으로 정리하였다. 특히 기존에 제안되어 있는 대표적인 전자화폐 방식들에 대해서 암호 프로토콜 관점에서 고찰하여 보았으며 전반적인 전자화폐 관련 내용도 추가하였다.
블록체인 생태계의 혁신을 촉진하는 암호화폐가 여러 목적을 위해 발행됨에도 불구하고, 투자자들은 암호화폐를 시세 차익의 수단으로만 인식한다. 이는 암호화폐의 투기적 측면만을 부각해 암호화폐가 발행되는 근본적인 목적이 무시되고, 블록체인 생태계의 혁신을 방해한다. 본 연구에서는 암호화폐 투자자들의 투기적 행동 원인을 학문적 관점에서 규명한다. 개인들이 기존 주식, 벤처 투자 시 사용하는 의사결정 기준을 통합하고 암호화폐 투자 시 고려해야 할 기준을 추가해 통합하였다. 확립된 모델을 바탕으로 암호화폐에 대한 그릇된 인식의 원인을 제한된 합리성 이론으로 뒷받침한다. 의사결정 기준 정립을 위해 전통적인 벤처 및 엔젤 투자자들이 투자 의사결정 시에 사용하는 변수를 차용하고, 암호화폐 속성을 반영하기 위해 백서의 목차에서 나타난 키워드를 수집하여 암호화폐 투자에 적용 가능한 새로운 변수들을 도출하였다. 본 연구는 Simon이 제시하는 제약들로 인해 개인들이 암호화폐를 투기의 수단만으로 인식하고, 생태계의 건전성을 저해하는 비합리적인 의사결정을 행할 수밖에 없게 된다는 것을 설명한다. 이를 위해 우리는 제한된 지식과 불완전한 정보의 제약을 바탕으로 나누어진 표본이 내린 의사결정에서 합리성의 유의미한 차이가 있는지 분석한다. 그 결과, 불완전한 정보는 투자자들이 비합리적인 기준만을 고려하도록 야기했다. 이 결과로부터, 본 연구는 개인들의 합리적인 투자와 블록체인 생태계의 발전이 함께 추구되기 위해 정보 비대칭이 완화되어야 할 필요가 있음을 시사한다. 또한, 산업이 개인 투자자들의 의사결정에 대하여 더 나은 이해를 가능하게 함으로써, 추후 ICO에서 성공적인 자금 조달이 가능하도록 전략적 인사이트를 포착할 수 있다.
최근 암호화폐가 발전함에 따라 다양한 연구들이 진행되고 있지만 그 중에서도 암호화폐의 가격 예측 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 이러한 예측 분야에서도 인공지능 기술을 접목시켜 암호화폐 가격의 예측 정확도를 높이려는 노력들이 지속되고 있다. 인공지능 기반의 기법들 중 시간적 정보를 가진 데이터를 기반으로 하고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이 다각도로 활용되고 있으나 급등락하는 암호화폐 가격 데이터가 많을 경우에는 그 성능이 상대적으로 낮아질 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 가격이 급등락하고 있는 Bitcoin, Ethereum, Dash 암호화폐 데이터 환경에서 LSTM 모델의 예측 성능이 향상될 수 있는 세부 하이퍼 파라미터 값을 실험 및 분석하고, 그 결과의 의미에 대해 고찰한다. 이를 위해 LSTM 모델에서 향상된 예측률을 보일 수 있는 epoch, hidden layer 수, optimizer 에 대해 분석하였고, 최적의 예측 결과를 도출해 줄 수 있는 최소 training data 개수도 함께 살펴보았다.
블록체인 기반 예술품 거래 플랫폼의 발전은 최근 암호화폐 시장의 회복에도 불구하고 다시 활성화되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 블록체인 기반 예술품 거래 플랫폼이 활성화되지 못하고 있는 원인을 암호화폐 가격의 큰 변동성에서 찾았으며, 그 해결책으로서 Stablecoin 형태의 암호화폐와 기존 암호화폐를 이원화하여 거래하는 시스템을 제안한다. 암호화폐 이원화를 통해 제안하는 시스템은 예술품 가격의 안정성과 블록체인 시스템의 가치 성장이라는 사용자의 요구사항을 모두 만족시킬 수 있다. 또한, 제안하는 시스템은 이원화된 두 가지 암호화폐의 사용과 시가총액의 비율이 시장 원리에 따라 조절되어 안정적으로 균형을 이룰 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로 제안하는 암호화폐 이원화는 거래 대상의 가치 안정성과 블록체인 시스템의 가치 성장이 동시에 요구되는 다른 응용 분야에서도 쓰일 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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