• 정보보호학회논문지
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• 제34권4호
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• pp.641-649
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• 2024

본 논문은 최근 몇 년간 암호화폐 시장에서 가장 두드러진 이슈 중 하나인 실제 자산 토큰, 즉 RWA(Real-World Assets) 토큰의 토큰 거래와 관련된 익명성 보호 문제를 다룬다. 블록체인 기술의 투명성 원칙상 거래자의 익명성을 보장하기 어렵지만, 기존 블록체인 연구에서 대체 가능 토큰(FT)의 프라이버시 보호를 위해 믹서 서비스를 이용하는 경우가 있었으며 대체 불가능 토큰(NFT)의 프라이버시 보호를 위한 선행 연구가 있었다. 그러나 FT와 NFT의 특성을 모두 지닐 수 있으며 실물 자산과 연계된 RWA 토큰은 그 구조상 어느 한 방법만을 사용해서는 익명성 보호라는 목표를 효과적으로 달성하기 어렵다. 본 논문에서는 가상의 토큰 거래 플랫폼인 ARTeX를 제안하고 거래 프로세스를 설명함으로써 RWA 토큰의 익명성 보호를 위한 방안을 분석한다.

• 품질경영학회지
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• 제52권3호
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• pp.429-457
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• 2024

Purpose: This study aims to provide useful information to real estate investors by developing a profit determination model using artificial intelligence. The model analyzes the real estate markets of six selected cities from multiple perspectives, incorporating characteristics of the real estate market, economic indicators, and policies to determine potential profits. Methods: Data on real estate markets, economic indicators, and policies for five cities were collected and cleaned. The data was then normalized and split into training and testing sets. An AI model was developed using machine learning algorithms and trained with this data. The model was applied to the six cities, and its accuracy was evaluated using metrics such as Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and R-squared by comparing predicted profits to actual outcomes. Results: The profit determination model was successfully applied to the real estate markets of six cities, showing high accuracy and predictability in profit forecasts. The study provided valuable insights for real estate investors, demonstrating the model's utility for informed investment decisions. Conclusion: The study identified areas for future improvement, suggesting the integration of diverse data sources and advanced machine learning techniques to enhance predictive capabilities.