Acknowledgement
이 논문은 부분적으로 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2018-0-00264, IoT 융합형 블록체인 플랫폼 보안 원천 기술 연구, 50%) 그리고 부분적으로 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF-2020R1F1A1048478, 50%).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.592-595
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Prediction of the price of quantum-resistant cryptocurrency using recurrent neural network
순환 신경망을 활용한 양자 내성 암호화폐 가격 예측
- Kim, Hyun-Ji (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Lim, Se-Jin (Dept. of Computer Engineering, Hansung University) ;
- Kang, Yea-Jun (Dept. of Computer Engineering, Hansung University) ;
- Kim, Won-Woong (Dept. of Computer Engineering, Hansung University) ;
- Seo, Hwa-Jeong (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University)
- 김현지 (한성대학교 IT융합공학과) ;
- 임세진 (한성대학교 컴퓨터공학과) ;
- 강예준 (한성대학교 컴퓨터공학과) ;
- 김원웅 (한성대학교 컴퓨터공학과) ;
- 서화정 (한성대학교 IT융합공학과)
- Published : 2021.11.04
Abstract
양자 알고리즘인 그루버나 쇼어 알고리즘에 의해 현존하는 암호 체계들이 무너질 수 있으며, 블록체인 네트워크를 기반으로 타원곡선 암호 및 타원곡선 전자서명을 사용하는 암호화폐의 안전성 또한 위협받고 있다. 따라서 암호화폐에도 양자 컴퓨터에 대한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 시계열 예측에 적합한 순환형 신경망을 활용하여 양자 저항성을 가지는 암호화폐들의 가격을 예측하고 분석한다. 데이터가 부족하였으나 학습 결과 0.005 이하의 손실을 달성하였으며, 최근 15일의 데이터를 통해 예측한 결과, 모두 소폭 상승할 것으로 나타났다. 향후에는 더 많은 데이터를 통해 더 정확한 예측이 가능한 신경망을 설계하고 다양한 양자 관련 이슈들을 참고하여 분석을 수행하고자 한다.
Keywords