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1. 증권형 토큰이란?증권형 토큰(Security Token)은 주식, 채권, 부동산, 예술품 등 실물 자산을 블록체인 기반 디지털 토큰으로 만든 것입니다.단순한 암호화폐와 달리, 실제 자산의 소유권이나 수익 권리를 담고 있다는 점에서 차별화됩니다.✅ 주요 특징스마트컨트랙트를 통해 자동 발행·소각·거래 중지 등 설정 가능중개자 없이 직접 거래 가능 (P2P 거래)화이트리스트/블랙리스트, 보유량 제한 등 규칙 설정 가능2. 실제 사례: 부동산 토큰화부동산은 대표적인 비유동성 자산이죠. 증권형 토큰은 이 문제를 해결하며 새로운 투자 패러다임을 제시합니다.✅ 토큰화 과정자격 확인: 신원확인 및 설문감정평가 및 보험 가입보관 계약 체결: 권리 문서를 안전하게 보관토큰 발행: 자산 가치를 토큰에 반영경매 및 판매..

1. 분산장부(DLT: Distributed Ledger Technology)의 개념블록체인은 분산장부의 한 형태입니다. 하지만 두 개념은 다소 차이가 있습니다.블록체인: 여러 트랜잭션을 하나의 블록으로 묶어, 체인 형태로 연결하여 저장분산장부: 각 트랜잭션을 개별적으로 검증하고 저장할 수 있는 더 일반적인 개념IMF 보고서: 분산장부는 블록체인보다 더 넓은 개념으로 분류👉 대표 예: Corda (R3 컨소시엄) — 블록이 아닌 트랜잭션 단위로 검증 2. 기존 시스템과 블록체인의 비교항목전통 시스템블록체인 기반 시스템관리 구조중앙 집중(청산소)탈중앙화(P2P)보안성해킹 위험 존재변경 불가능, 추적 가능비용 구조중개 수수료 발생수수료 거의 없음투명성제한적완전한 기록 공유 3. 기업형 블록체인의 대표 주자..

1. DID (Decentralized ID) – 자기주권 신원증명✅ 왜 DID가 필요한가?현대의 디지털 사회에서는 ‘누가 누구인지’ 정확하게 식별하는 것이 매우 어렵습니다.기존 인증 체계는 다음과 같은 문제를 갖고 있습니다:인증 수단 부족: 개발도상국의 수많은 사람들은 신원 확인 수단이 없습니다.인증 정보의 중앙 집중화: 인증 데이터가 선진국 기관에 집중되어 있고, 가격도 비쌉니다.신원 확인 실패의 위험: 유아 유괴, 성 착취, 강제 노동 등 문제 해결을 위해 정확한 인증 필요.인터넷에서의 익명성 한계: 누구나 자신을 증명하기 어렵습니다.✅ DID의 개념과 구조DID (탈중앙식별자): 사용자가 직접 관리하는 IDVC (검증 가능한 자격 증명): 정부나 기관이 발급한 신원 정보DID 체계는 중앙기관 없이..

✅ 클라우드 컴퓨팅이란?클라우드 컴퓨팅은 하드웨어, 소프트웨어 등 다양한 IT 자원을 가상화 기술을 기반으로 인터넷을 통해 서비스 형태로 제공하는 방식입니다.다시 말해, 서버, 저장소, 네트워크, 소프트웨어 등을 인터넷을 통해 빌려 쓰는 것입니다.✅ 클라우드 컴퓨팅의 장점서버 구매 불필요: 전력, 위치, 확장성 등 인프라 구축 고민 없이 바로 사용 가능즉시 사용 가능: 이미 구축된 서버를 기반으로 신속한 서비스 런칭 가능운영에 집중: 인프라 세팅 없이 서비스 개발과 운영에 집중할 수 있음실시간 확장성: 서비스 부하에 따라 자원을 유연하게 확장 가능비용 효율성: 사용한 만큼만 과금되어 불필요한 지출 절감✅ 클라우드 서비스 제공 형태퍼블릭 클라우드: 인터넷을 통해 누구나 접근 가능한 클라우드. 예: AWS,..

딥러닝의 등장과 발전1980년대, 딥러닝의 씨앗이 뿌려지다딥러닝의 근간인 깊은 신경망(Deep Neural Network) 아이디어는 이미 1980년대에 등장했습니다. 그러나 당시는 이를 실현하기엔 여러 기술적 한계가 있었습니다.주요 한계점그레이디언트 소멸 문제: 역전파 과정에서 기울기가 소멸해 학습이 잘 되지 않음과잉적합(Overfitting): 모델 복잡도에 비해 학습 데이터가 부족해 일반화 성능이 떨어짐과도한 계산 시간: 연산 자원이 부족해 깊은 신경망 학습이 매우 느림그럼에도 불구하고 연구는 지속되었고, 다양한 요소들이 딥러닝의 가능성을 넓혀갔습니다.지속된 연구 주제학습률 변화에 따른 성능 변화은닉층/은닉 노드 수에 따른 영향데이터 전처리의 중요성활성 함수 선택의 차이다양한 규제 기법(Regula..

신경망은 기계 학습 역사상 가장 오래된 모델 중 하나이며, 오랜 시간 동안 다양한 형태로 발전해왔습니다. 특히 딥러닝의 부상 이후, 신경망은 다시금 기계 학습의 핵심 기술로 자리 잡았습니다.신경망의 역사1958년, 프랑크 로젠블렛(Frank Rosenblatt)은 최초의 신경망 모델인 퍼셉트론(Perceptron) 을 제안합니다.그러나 1969년, 마빈 민스키와 세이무어 페퍼트가 공저한 『Perceptrons』에서는 퍼셉트론의 수학적 한계를 지적했습니다. 대표적으로, 퍼셉트론은 XOR 문제를 해결할 수 없다는 것이 드러났고, 이는 1차 암흑기로 이어졌습니다.1986년, 루멜하트와 맥클랜드는 『Parallel Distributed Processing』을 통해 다층 퍼셉트론(Multilayer Percept..

📊 기계학습에서 수학이 하는 일기계학습(Machine Learning)은 단순히 데이터를 처리하는 기술이 아니라, 수학을 기반으로 문제를 정의하고 해결하는 과정입니다. 특히 목적함수를 설정하고, 최적의 해를 찾아가는 최적화 과정에서 수학은 핵심적인 역할을 합니다. 수학이 기계학습에서 중요한 이유모델의 목적함수 정의예: 평균제곱오차(MSE), 교차엔트로피(Cross-Entropy)→ 모델이 잘 작동하도록 평가하는 기준최적화 이론 제공→ 미분, 편미분, 선형대수, 확률론 등의 수학적 도구를 사용하여모델이 목표값을 최대한 정확히 예측하도록 학습함정보 이론 (Information Theory)▶ 핵심 개념: "확률이 작을수록 더 많은 정보를 가진다"즉, 예측하기 어려운 사건일수록 정보량이 크다는 의미입니다.?..