• Journal of Platform Technology
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• 제8권4호
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• pp.29-37
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• 2020

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.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.583-590
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• 2022

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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.113-123
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• 2018

전 세계적으로 암호화폐의 거래가 활발하고 폭발적으로 화제를 불러일으키고 있지만 암호화폐 거래소와 관련된 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 암호화폐 거래소의 e-서비스품질(정보품질, 거래품질, 디자인품질, 안전품질), 만족, 지속사용의도 간의 영향관계를 알아보고자 선행연구들을 바탕으로 변수들을 구성하였다. 암호화폐 거래소 실사용자를 대상으로 설문이 이루어졌으며, 최종적으로 설문지 180부를 분석에 사용하였다. SPSS 24와 AMOS 21 통계프로그램을 이용하여 실증 분석하였다. 신뢰도와 타당성 분석 결과 모든 측정변수들은 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 경로분석을 통한 가설검정 결과, 첫째 암호화폐 거래소의 e-서비스품질(정보품질, 거래품질, 디자인품질, 안전품질)은 유의수준 1%와 5%에서 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 암호화폐 거래소의 e-서비스품질(정보품질, 거래품질, 디자인품질, 안전품질)은 유의수준 1%와 5%에서 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 암호화폐 거래소의 만족은 유의수준 1%에서 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1-6
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• 2019

기술정보의 가치가 높아짐에 따라 해킹을 통한 기술정보를 탈취하려는 해킹 공격이 늘어나고 있으며, 최근 암호화폐 거래소의 해킹은 기존의 기술정보보다 훨씬 현금화가 쉬워 해커들의 주요 공격 대상이 되고 있다. 기술정보의 경우는 기술정보를 탈취한 후 블랙마켓에 판매해야 현금화가 되지만 암호화폐의 경우 해킹 성공 시 바로 현금화가 용이하고 추적이 쉽지 않아 대부분의 해킹 공격은 암호화폐 거래소에 집중되어 있고, 블록체인 기술은 해킹이 불가능하지만, 암호화폐 거래소에서 트레이딩 되는 암호화폐 거래내역은 블록체인에 기록되지 않고 단순한 거래소 내부 거래이기 때문에 내부자가 시세를 조작하여 차액을 남기거나 외부로 유출되는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 최근에 발생한 암호화폐 거래소의 해킹 공격을 분석하고 해결방안을 제시하여 안전한 암호화폐 거래를 할 수 있도록 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.7-12
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• 2024

암호화폐를 거래하기 위해서 거래자들은 개인의 암호화폐 지갑이 요구된다. 블록체인 기술을 활용한 암호화폐 그 자체는 우수한 보안성과 신뢰성을 보장받고 있어 블록체인 해킹 위협은 거의 불가능하지만, 거래자들이 거래를 위해 사용하는 거래소 환경에서 해킹 위협을 가장 많이 받고 있다. 거래 과정에서 블록체인을 통해 안전하게 거래가 이루어 진다 해도 거래자의 지갑 정보 자체가 해킹되면 이와 같은 과정들에서 보안을 확보할 수 없다. 거래소 해킹은 주로 거래자의 지갑 정보를 탈취함으로써, 해커가 피해자의 지갑 자산에 접근이 가능해지므로 이루어진다. 본 논문에서는 이를 방지하고자 기존 Hyperledger Fabric 구조를 재구성하고, Whitelisting을 활용하여 거래 과정에서 거래자의 신원 무결성을 검증하는 시스템을 제안하고자 한다. 해당 과정을 거쳐 해커에 의한 암호화폐 자산 피해를 방지하고 인지할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 기존 Hyperledger Fabric에서 피해자의 지갑 정보가 탈취되었을 경우 발생할 수 있는 거래 과정의 문제점을 지적하고 이를 보완하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.187-194
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• 2019

2014년 3월, 세계 최대의 비트코인 거래소였던 마운트곡스(Mt. Gox)가 해킹 공격으로 폐쇄된 사건 이래로 최근까지 국내 암호 화폐 거래소인 코인레일(Coinrail)이 해킹되는 등 사건이 잇달아 발생하고 있다. 이러한 거래소 해킹 사건은 단순한 시스템 해킹 수준을 넘어 사용자들의 자산이 탈취되는 자산 손실로까지 피해가 확산되고 있어, 암호 화폐 거래소에 대한 보안 이슈가 발생하였다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해 탈중앙화 거래소(DEX, Decentralized Exchange)가 활발히 연구되고 있으나 이 또한 문제를 완화시킬 뿐 해결방안으로서는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 암호 화폐 거래소들에 대한 보안위협을 분석하고 이에 대한 보안 요구사항을 도출한다. 또한 개인용 보안장치를 통한 안전한 분산형 암호 화폐 거래 모델을 제안하여 본 논문에서 제안하는 거래 모델이 앞선 보안위협에 대한 해결책임을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.52-57
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• 2022

In this study, keywords from representative online portal sites such as Naver, Google, and Youtube were collected based on text mining analysis technique using Textom to check the changes in metqaverse after COVID-19. before Corona, it was confirmed that social media platforms such as Kakao Talk, Facebook, and Twitter were mentioned, and among the four metaverse, consumer awareness was still concentrated in the field of life logging. However, after Corona, keywords from Roblox, Fortnite, and Geppetto appeared, and keywords such as Universe, Space, Meta, and the world appeared, so Metaverse was recognized as a virtual world. As a result, it was confirmed that consumer perception changed from the life logging of Metaverse to the mirror world. Third, keywords such as cryptocurrency, cryptocurrency, coin, and exchange appeared before Corona, and the word frequency ranking for blockchain, which is an underlying technology, was high, but after Corona, the word frequency ranking fell significantly as mentioned above.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권2호
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• pp.17-25
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• 2022

Although the two types of currencies compete, the possibility of a virtual currency price bubble is diagnosed by assuming an economic model with currencies (won, virtual currency) that are intrinsically worthless. The won is supplied by the central bank to achieve the price stability target, while the supply of virtual currency increases by a fixed number. According to the basic price theory equation, as a simple proposition, cryptocurrency prices form a Martin Gale process [Schilling and Uhlig, 2019, p.20]. Based on the existing theoretical proposition, we applied the variance ratio verification method [Linton and Smetanina, 2016] and a simple technical chart method for empirical analysis. For the purpose of this study, the possibility of a bubble was empirically analyzed by analyzing the price volatility formed in the Korean virtual currency market over the past year, and brief policy implications for this were presented.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.249-258
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• 2021

최근 암호화폐거래소로 투자자들이 몰리면서 비트코인 가격이 급등락하고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 모형을 이용하여 비트코인의 가격을 예측하고, 투자전략을 통해 비트코인의 수익성이 있는지를 분석하는 것이다. 비선형성과 장기기억 특성을 보이는 비트코인 가격 예측모형으로는 LSTM을 활용하며, 예측 가격을 입력변수로 하는 이동평균선 교차전략의 수익성을 분석하였다. 2013년부터 2021년까지의 LSTM 예측 가격을 이용한 비트코인 이동평균선 교차전략의 투자 성과는 단순 시장가격을 이용한 이동평균선 교차전략과 벤치마크전략 Buy & Hold 보다 각각 5.5%와 46% 이상의 수익률 개선 효과를 보여주었다. 최근 데이터까지 확장하여 분석한 본 연구의 결과는 기존의 연구들과 마찬가지로 암호화폐 시장의 비효율성(inefficiency)을 지지하고 있으며, 비트코인 투자자들에게는 딥러닝 모형을 이용한 투자전략의 실전 활용 가능성을 보여주었다. 향후 연구에서는 다양한 딥러닝 모형들의 성과 비교를 통해 최적의 예측모형을 개발하고 비트코인 투자전략의 수익성을 개선할 필요가 있다.