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암호화폐 투자회사 인턴십 활동 및 경제 수업 경험을 바탕으로 암호화폐와 불법경제의 구조적 연관성에 주목하여 주제를 선정함.
문헌연구와 함께 공개 거래 데이터를 활용해 머신러닝(Random Forest) 기반 불법 거래 탐지 분석을 수행함.
암호화폐 불법 거래가 지속적·구조적으로 발생하며, 네트워크 중심부까지 침투해 있음을 확인함.
각국의 규제 강화에도 불구하고 DeFi·역외거래 등 제도적 공백이 존재함을 한계로 도출함.
불법 경제에 대한 대안으로 그래프 신경망 기술 (GNN), GCN, GAT, GAT-ResNet 등을 제안함.