Earticle

Email spoofing represents a common cybersecurity risk that abuses the weaknesses in the email protocols to falsify the sender addresses and trick the recipients into providing sensitive information or performing malicious requests. Conventional rulebased detection systems have been found ineffective against more advanced forms of spoofing. This research project suggests using machine learning to identify email spoofing using a range of features derived through email header, content, and metadata. Various algorithms, such as Support Vector Machines (SVM), Random Forest, and Logistic Regression, are tested to find the most suitable in terms of identifying legitimate emails and spoofed ones. On the dataset, preprocessing is done through tokenization, feature encoding, and vectorization to increase the model accuracy. The evaluation of the performance is performed in terms of precision, recall, F1-score, or ROC-AUC. Through experiments, it has been shown that machine learning models, especially ensemble based methods, greatly exceed traditional methods in accuracy and low false positive rate in detecting spoofed emails. This work has demonstrated the promise of intelligent systems when used to reinforce email security and has also offered a scalable implementation of real-time detection of spoofing.

최근 블록체인 기술의 발전과 함께 Real World Asset(RWA)의 토큰화가 주목받고 있다. RWA는 부동산, 금, 예술품, 채권 등의 실물 자산을 디지털 자산으로 전환하여 거래할 수 있게 하며, 이를 통해 기존 자산 거래의 유동성 부족, 비효율성, 높은 진입 장벽 등의 문제를 해결할 수 있다. 그러나 RWA의 성공적인 활성화를 방해하는 주요 요인으로는 복잡한 법적 규제, 기술적 인프라의 부족, 경제적 장벽 등이 있다. 이로 인해 RWA 시장은 아직 초기 단계에 머무르고 있으며, 실질적인 활용 사례가 제한적이다. 본 연구에서는 법적 및 규제 명확화, 기술적 인프라 강화, 경제적 장벽 해소 및 시장 수용성 증진 등 RWA의 활성화를 위한 전략적 방안을 제시하고자 한다. 다양한 실물 자산의 토큰화 사례를 분석하고, 법적, 기술적 도전 과제를 해결하기 위한 방안을 모색하며, 이를 통해 RWA의 성공적인 도입을 위한 로드맵을 제안한다. 본 연구를 통해 실물 자산의 디지털화와 유동성 향상, 그리고 글로벌 자산 시장의 통합을 촉진할 수 있을 것으로 기대된다.

지속가능한 환경을 추구하는 세계적인 추세로 전기자동차의 시장 확대와 더불어 폐배터리의 처리 문제가 주목받고 있다. 특히 전기차 폐배터리의 잔존 수명 등에 대한 평가를 통해 배터리에 포함된 희유금속인 리튬, 코발트 등의 재활용, 신규 배터리로 재사용하거나 에너지 저장장치 등에 활용하는 2차적 사용을 통해 가치 제고의 필요성이 높아지고 있다. 따라서 이를 위한 폐배터리 자원 정보의 효과적인 관리가 필요하다. 본 연구는 폐자원의 활용을 위해 전기자동차의 폐배터리를 NFT로 토큰화하여 자원의 재순환 과정을 효과적으로 추적하고 거래를 활성화할 수 있는 블록체인 기반의 폐배터리 처리 플랫폼의 구축 방안을 제안하고자 한다. 블록체인 플랫폼은 디지털 불변 원장으로 위변조가 불가능하다는 특징으로 거래 정보의 투명성과 가시성을 높일 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 연구는 폐배터리 자산의 거래가 주로 기업간 거래에서 발생한다는 점을 고려하여 불특정의 다수의 익명 사용자가 참여하는 개방형 블록체인이 아니라 기업 간 거래에 적합한 허가형 블록체인 플랫폼인 하이퍼레저 패브릭을 활용한 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 NFT 상품들의 경우 디지털 재화나 일부 물리적 자산을 대상으로 이더리움과 같은 퍼블릭 블록체인을 메인넷으로 하는 거래가 중심이 되고 있다. 전기자동차 폐배터리 자산 거래의 특성상 거래의 활성화를 위해서 프라이빗 블록체인 상에서 폐배터리 NFT를 발행, 저장 및 거래할 수 있는 블록체인 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 NFT의 발행과 저장을 위해 IPFS기반의 탈중앙화 분산형 스토리지를 활용하고 처리하는 방법을 이용한다. 재활용 처리 과정에서 발생하는 유가금속의 경우 FT로 토큰화하여 효과적인 자원 재순환 과정을 제안하고자 한다. NFT를 활용한 블록체인으로 전기자동차 폐배터리를 관리함으로써 역물류 과정의 투명성을 제고하고 폐배터리 자원의 거래 활성화를 도모할 수 있을 것이다.

With the global trend toward a sustainable environment, the growth of electric vehicles has been leading to an increase in end-of-life batteries, raising significant issues concerning their disposal. The materials contained in these batteries, such as lithium and cobalt, are considered rare metals. It has become necessary for recycling these resources, as well as evaluating used electric vehicle batteries for reuse or second use. Thus, it brings up an issue of managing EV battery information effectively. This study proposes a blockchain-based system for the recycling process of EV batteries using Non-Fungible Tokens (NFTs) for improving resource tracking and promoting transactions. Based on characteristics of used battery trades, it establishes a blockchain platform utilizing Hyperledger Fabric, a private blockchain platform suitable for business transactions Contrasting with public blockchains like Ethereum, which focus on digital goods or physical assets, this system enables the issuance, storage, and trade of battery NFTs within a private network. It also leverages IPFS-based decentralized storage for NFT management. The tokenization of valuable metals using Fungible Tokens (FTs) is proposed for an efficient resource recirculation process. Employing NFTs within a blockchain can enhance the transparency of the reverse logistics process and stimulate the trade of used battery resources.

효과적인 분절을 통한 양질의 입력 자질 구성은 언어모델의 문장 이해력을 향상하기 위한 필수적인 단계이다. 입력 자질의 품질 제고는 세부 태스크의 성능과 직결된다. 본 논문은 단어와 문장 분류 관점에서 한국어의 언어적 특징을 효과적으로 반영하는 분절 전략을 비교 연구한다. 분절 유형은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 분류하며, RoBERTa 모델 구조를 활용하여 사전학습을 진행한다. 각 세부 태스크를 분류 단위에 따라 문장 분류 그룹과 단어 분류 그룹으로 구분 지어 실험함으로써, 그룹 내 경향성 및 그룹 간 차이에 대한 분석을 진행한다. 실험 결과에 따르면, 문장 분류에서는 자모 단위의 언어학적 분절 전략을 적용한 모델이 타 분절 전략 대비 최대 NSMC: +0.62%, KorNLI: +2.38%, KorSTS: +2.41% 높은 성능을, 단어 분류에서는 음절 단위의 분절 전략이 최대 NER: +0.7%, SRL: +0.61% 높은 성능을 보임으로써, 각 분류 그룹에서의 효과성을 보여준다.

The construction of high-quality input features through effective segmentation is essential for increasing the sentence comprehension of a language model. Improving the quality of them directly affects the performance of the downstream task. This paper comparatively studies the segmentation that effectively reflects the linguistic characteristics of Korean regarding word and sentence classification. The segmentation types are defined in four categories: eojeol, morpheme, syllable and subchar, and pre-training is carried out using the RoBERTa model structure. By dividing tasks into a sentence group and a word group, we analyze the tendency within a group and the difference between the groups. By the model with subchar-level segmentation showing higher performance than other strategies by maximal NSMC: +0.62%, KorNLI: +2.38%, KorSTS: +2.41% in sentence classification, and the model with syllable-level showing higher performance at maximum NER: +0.7%, SRL: +0.61% in word classification, the experimental results confirm the effectiveness of those schemes.

인공신경망 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)은 한정된 개수의 단어만을 번역에 이용하기 때문 에 사전에 등록되지 않은 단어들이 입력으로 들어올 가능성이 있다. 이러한 Out of Vocabulary(OOV) 문제를 완화하고자 고안된 방법이 서브 워드 분절(Subword Tokenization)이며, 이는 문장을 단어보다 더 작은 서브 워드 단위로 분할하여 단어를 구성하는 방법론이다. 본 논문에서는 일반적인 서브 워드 분절 알고리즘들을 다루며, 나아가 한국어의 무한한 용언 활용을 잘 다룰 수 있는 사전을 만들기 위해 한국어의 음절 중 종성을 분리하여 서브 워드 분절을 학습하는 새로운 방법론을 제안한다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법론이 기존의 서브 워드 분리 방법론보다 높은 성능을 거두었다.

Since Neural Machine Translation (NMT) uses only a limited number of words, there is a possibility that words that are not registered in the dictionary will be entered as input. The proposed method to alleviate this Out of Vocabulary (OOV) problem is Subword Tokenization, which is a methodology for constructing words by dividing sentences into subword units smaller than words. In this paper, we deal with general subword tokenization algorithms. Furthermore, in order to create a vocabulary that can handle the infinite conjugation of Korean adjectives and verbs, we propose a new methodology for subword tokenization training by separating the Jongsung(coda) from Korean syllables (consisting of Chosung-onset, Jungsung-neucleus and Jongsung-coda). As a result of the experiment, the methodology proposed in this paper outperforms the existing subword tokenization methodology.

본 연구는 예술품 토큰화에서의 NFT-RWA 결합 모델을 대상으로, 예술품 특유의 복합 자산적 특성을 반영한 권리 배분 및 거버넌스 구조를 고찰하였다. 예술품은 일반적인 실물연계자산(RWA)과 달리 재산적 가치뿐만 아니라 문화·예술적 가치, 저작권 및 로열티, 보존과 원형 보호가 중첩된 복합 자산이라는 점에서 단일한 재산권 중심 체계로 설명하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 NFT와 RWA의 구조적 차이와 한계를 분석하고, 예술품 NFT-RWA 결합 모델 내에서 재산권, 문화·예술적 권리, 저작권 및 로열티 권리, 보존 및 원형 보호 권리를 분리하여 배분하는 원리를 제안하였다. 나아가 공동 거버넌스, 보호 심의 우선 구조, 대체 거버넌스를 포함하는 거버넌스 모델을 제시하였다. 본 연구는 예술품 토큰화를 단순한 자산 유동화를 넘어 권리 재설계 및 거버넌스 설계의 관점으로 확장하여 논의하였다는 점에서 학술적·실무적 의의가 있다.

This study investigates the rights allocation and governance structure of an NFT–RWA hybrid model in art tokenization, focusing on the composite asset characteristics inherent in artworks. Unlike conventional Real-World Assets (RWAs), artworks function as complex assets in which economic value intersects with cultural and artistic value, copyright, royalties, and the need for preservation and original-form protection. Consequently, a singular property-rights-centered framework is insufficient to encompass these multifaceted dimensions. This study analyzes the structural differences and limitations of NFTs and RWAs and proposes a principled approach to allocating four distinct categories of rights within the hybrid model: property rights, cultural and artistic rights, copyright and royalty rights, and preservation and original-form protection rights. Furthermore, it presents a governance model incorporating joint governance, a protective review structure, and alternative governance. This study contributes to the field by reconceptualizing art tokenization not merely as a tool for liquidity provision, but as a matter of rights redesign and governance design.

For examining Web3.0 video streaming (VS) platforms in terms of the decentralized technology, tokenization and decentralized autonomous organization (DAO), we look at four platforms like DLive, DTube, Livepeer, and Theta Network (Theta). As a result, DLive which firstly partnered with Medianova for CDN and with Theta for peer to peer (P2P) network and migrates to Tron blockchain (BC), receives no commission from what creators earn, gives rewards to viewers by measuring engagement, and incentivizes participation by allowing 20% of donation & fees for funding development, 5% to BitTorrent Token (BTT) stakeholders (among these 5%, 20% to partners, 80% to other BTT stakeholders). DTube on its own lower-layer BC, Avalon, offers InterPlanetary File System (IPFS), gives 90% of the created value to creators or curators, and try to empower the community. Livepeer on Ethereum BC offers decentralized CDN, P2P, gives Livepeer Token (LPT) as incentive for network participants, and delegators can stake their LPT to orchestrators doing good. Theta on its native BC pulls streams from peering caching nodes, creates P2P network, gives Theta utility token, TFUEL for caching or relay nodes contributors, and allows Theta governance token, THETA as staking token. We contribute to the categorization of Web3.0 VS platforms: DLive and DTube reduce the risk of platform censorship, promote the diverse content, and allow the community to lead to more user-friendly environments. On the other hand, Livepeer and Theta provide new methods to stream content, but they have some differences. Whereas Livepeer focuses on the transcoding layer, Theta concentrates both on the video application layer and content delivery layer. It means, Theta tries to deliver value to all participants by enhancing network quality, reducing CDN cost, and rewarding users in utility tokens for the storage and bandwidth they provide.

For many years natural language processing (NLP) programming tools have been used to process information in various applications areas including medicine. However, most of such systems have been developed by expert programmers and very little or none by clinicians. The subject under consideration in this article is automatic categorization of clinical data. This topic requires great deal of clinical cognition and hence there is a need to let clinicians develop such systems. This article is an attempt in this direction where the RapidMiner environment has been used for this purpose. This article describes how RapidMiner as a visual programming environment can be used for tokenization and categorization of clinical narratives. It also describes how to select the best classifier for categorization. K-NN classifier categorizes clinical narratives with high performance accuracies even for large dataset like the i2b2 smoking challenge data.

우리는 예술품 토큰화 논의가 주로 NFT에 집중되고 실물자산 기반 토큰(RWA)과의 체계적 비교가 부족하다는 문제의식에서 연구를 출발하였다. 본 연구의 목적은 예술품 시장에서 대체 불가능 토큰(NFT)과 실물자산 기반 토큰(RWA)의 구조적·법적·경제적 특성을 비교·분석하고, 두 모델의 상호보완 가능성을 규명하는 데 있다. 우리는 선행연구와 정책 보고서, 미국·EU·한국의 규제 사례 및 대표 프로젝트를 대상으로 기술 구조, 법적 권리 체계, 가치 형성 메커니즘을 종합적으로 비교하는 질적 분석을 수행하였다. 분석 결과, NFT는 디지털 희소성과 직접 보상을 통해 창작과 유통을 민주화하지만, 법적 소유권의 불명확성과 투기적 가격 변동성으로 인해 장기적 신뢰가 취약한 것으로 나타났다. 반면 RWA는 실물 예술품의 소유권 또는 수익권을 토큰화하여 제도적 신뢰성과 자산 유동성을 높이지만, 복잡한 발행·규제 절차로 인해 접근성이 제한되는 양면성을 지닌다. 우리는 이러한 결과를 바탕으로 NFT가 '창작과 표현의 민주화'를, RWA가 '예술 자산의 금융화와 제도화'를 상징하며, 두 모델의 결합이 예술 시장의 지속 가능성과 투명성을 동시에 강화할 수 있는 정책·산업적 방향임을 제안한다.

We start from the observation that discussions on art tokenization have largely focused on Non-Fungible Tokens (NFTs), while systematic comparisons with Real-World Asset (RWA) tokens remain limited. The purpose of this study is to compare the structural, legal, and economic characteristics of NFTs and RWAs in the art market and to clarify their complementary roles within the art ecosystem. We conduct a qualitative comparative analysis that integrates prior research, policy reports, and representative cases from the United States, the European Union, and Korea, focusing on technological architecture, legal rights structures, and value-creation mechanisms. Our analysis shows that NFTs democratize artistic creation and distribution through digital scarcity and direct creator compensation, but they suffer from unclear legal ownership and speculative price volatility that weaken long-term trust. By contrast, RWAs tokenize ownership or profit rights in physical artworks, enhancing institutional credibility and asset liquidity, yet they are constrained by complex issuance procedures and regulatory entry barriers. We argue that NFTs embody the democratization of artistic expression, whereas RWAs represent the financialization and institutionalization of art assets, and that combining the two models can offer a viable pathway toward a more sustainable and transparent art market.

최근 대규모 언어 모델(large language model, LLM)의 발전은 문자열 기반 데이터를 언어로 해석하는 표현 학습 패러다임을 확장시키며, 유전체 염기서열을 직접 다루는 유전체 언어 모델(genomic language model, gLM) 연구를 촉진하였다. 그러나 유전체 서열은 자연어와 달리 명확한 의미 단위 경계가 없고, 초장거리 의존성과 단일 염기 변이 수준의 민감도를 동시에 요구하므로 기존 자연어 처리 모델의 단순 적용에는 구조적, 계산적 한계가 따른다. 본 논문은 gLM의 핵심 설계 변수인 토큰화를 중심으로 고정 길이 k-mer, 뉴클레오타이드 단위, 데이터 기반 하위 단어 토큰화 전략을 체계적으로 정리하고, 각 접근이 유전체 표현에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 마스킹 언어 모델링, 오토리그레시브 모델링, 도메인 특화 목적 함수 및 대조 학습 등 주요 사전학습 목표를 정리하고, 토큰화-목적 함수-모델 구조의 결합 방식에 따라 표현이 국소 모티프 중심으로 학습되는지 또는 장거리 상호작용을 포착하는지와 같은 학습 특성의 차이를 논의한다. 이를 바탕으로 gLM의 성능과 해석 가능성을 동시에 향상시키기 위해서는 유전체의 다중 스케일 구조를 반영한 토큰화 선택, 도메인 특화 사전학습 목표, 장거리 특성을 고려한 효율적 시퀀스 모델을 공동 설계하는 접근이 중요함을 제안한다.

Recent advances in large language models (LLMs) have extended the representation learning paradigm that treats string-based data as language, thereby accelerating research on genomic language models (gLMs) that directly model DNA sequences. However, unlike natural language, genomic sequences lack clear semantic boundaries and require modeling both long-range dependencies and single-nucleotide-level sensitivity, which makes a naive transfer of standard natural language processing models. In this paper, we review tokenization as a key design choice in gLMs by systematizing fixed-length k-mer, single-nucleotide, and data-driven subword tokenization schemes, and analyzing how each affect genomic representations. We further summarize major pretraining objectives such as masked language modeling, autoregressive modeling, domain-specific objectives, and contrastive learning, and discuss how different combinations of tokenization, objectives, and model architectures learned representations. Based on this analysis, we suggest that future gLMs should be designed within an integrated framework that jointly considers genome-aware mixed tokenization, genomics-informed pretraining objectives, and efficient sequence model architectures.

Chinese characters underwent the process of conversion of seal script to clerical script, transitioning from lines to strokes in composition. the degree of tokenization components increased markedly. Some characters could no longer be classified by radicals as explained under the “unified by form and meaning” principle described in Shuowen Jiezi (《說文解字》). Thus in the Ming Dynasty, Zihui (《字彙》) eliminated and combined many of the radicals in Shuowen Jiezi (《說文解字》), and adopted the principle of “classification under form and not meaning” for classification purposes. The Kangxi Dictionary (《康熙字典》) from the Qing Dynasty continued the tradition of 214 radicals included in Zihui (《字彙》). Though radicals were established and classified according to two principles: convenient perusal and being true to the meaning of characters created by ancients, the form and meaning of characters become disassociated after conversion of seal script to clerical script, though the original theory of character creation which linked external composition of character with internal meaning was passed on. As the two radical classification principles of classification through form and classification through meaning conflicted with one another, the book adopted the principle of radical classification through form to facilitate convenient perusal. Thus, some radicals were iconized, losing their function to convey meaning or sound in characters. From the perspective of the development of clerical script, clerical script from the Qin Dynasty (qinli) is also referred to as “ancient clerical script” (guli), an early form of clerical script during this transition period between ancient and modern characters. Development of clerical script reached maturation in the Han Dynasty, with the Eight Points (bafen) script. This paper attempted to organize the mark process that Chinese characters underwent during the conversion of seal script to clerical script, through utilizing ancient texts which have been unearthed, Han Dynasty steles, and texts from Qin and Han Dynasty bamboo and wooden slips unearthed in the past few decades as research material. The hope was to uncover the evolutionary process and original form of iconized radicals as they formed.

대체 불가능 토큰 (NFT, non-fungible token)은 고유하고 더 이상 분할할 수 없는 특성을 가지고 있다. NFT 는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권을 증명해 주지만 현재 1) 소유권 증명 이상의 유틸리티가 명확하지 않고, 2) 토큰이지만 유동성이 거의 없으며, 3) 가격이 예측 불가능하다. 특히, 부동산의 경우 가격이 매우 높은 특징으로 인하여 투자 진입장벽이 매우 높다. NFT 분할을 하면 유동성의 증가, 그리고 접근성 증가에 따른 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대해 볼 수 있다. 이러한 특성을 활용하여 기존에 투자하기 어려웠던 부동산을 다양한 기술을 활용하여 쉽게 투자를 할 수 있게 된다. 또한, Black Litterman 모델을 활용하여 보다 여러 종류의 NFT 들에 대한 최적 포트폴리오를 구성할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다.

본 연구는 공간 금융화의 방식으로써 토큰화의 가능성을 탐구하기 위해 Meridio와 Quantm RE의 사례를 분석한다. 공간의 토큰화는 블록체인 기술과 증권형 토큰 공개(STO)에 기초한다. Meridio와 Quantm RE는 구분소유권 거래를 바탕으로 공간을 토큰으로 만드는 금융모형을 제시하는데, 특히 QuantmRE는 주택소유자가 부채 없이 주택지분 거래를 통해 현금을 확보할 수 있게 한다. 이와 같은 방식은 대출이 아닌 매매의 형태를 취함으로써 금융기관이 대출에 대한 규제를 우회하고, 더 이상 부채를 늘릴 수 없는 하우스푸어가 주택으로부터 현금을 얻을 수 있게 해준다. 따라서 공간의 토큰화는 2008년 금융위기 이후에도 여전히 공간의 금융화를 재생산하는 대안이 될 수 있다. 그리고 하우스푸어에 대한 추가적 투자는 불황 주택시장의 저소득층 주거지역을 다시 투자지역으로 부상시켜서 금융화의 지리적 확장을 실현할 수 있다.

This paper analyzes two cases of space tokenization, Meridio and QuantmRE, to explore the potential of tokenization as a new means of space financialization. Space tokenization is based on blockchain technology and security token offering (STO). Although some financial geographers noted the possible impact of blockchain technology on space financialization, it has not been examined in depth. Therefore, this paper demonstrates space tokenization cases in detail. Meridio and QuantmRE suggest financial structures that convert space into tokens based on fractional ownership transactions. QuantmRE, specifically, allows a homeowner to secure cash without either debt or ownership relinquishment through sales of tokenized home equity. As this method takes a form of sale transaction rather than a loan, it enables financial institutions to circumvent strengthened regulation on loans after the 2008 global financial crisis. Moreover, even "house poor" households, who own houses but lack cash due to excessive loans, can cash out from their properties through QuantmRE. As such, space tokenization enables financial institutions to overcome constrained conditions after the global financial crisis, thereby reproducing space financialization. Space tokenization also has the potential to geographically expand space financialization through stimulating investment in the depressed housing market.

Korean is an agglutinative language, and one or more morphemes are combined to form a single word. Part-of-speech tagging method separates each morpheme from a word and attaches a part-of-speech tag. In this study, we propose a new Korean part-of-speech tagging method based on the Head-Tail tokenization technique that divides a word into a lexical morpheme part and a grammatical morpheme part without decomposing compound words. In this method, the Head-Tail is divided by the syllable boundary without restoring irregular deformation or abbreviated syllables. Korean part-of-speech tagger was implemented using the Head-Tail tokenization and deep learning technique. In order to solve the problem that a large number of complex tags are generated due to the segmented tags and the tagging accuracy is low, we reduced the number of tags to a complex tag composed of large classification tags, and as a result, we improved the tagging accuracy. The performance of the Head-Tail part-of-speech tagger was experimented by using BERT, syllable bigram, and subword bigram embedding, and both syllable bigram and subword bigram embedding showed improvement in performance compared to general BERT. Part-of-speech tagging was performed by integrating the Head-Tail tokenization model and the simplified part-of-speech tagging model, achieving 98.99% word unit accuracy and 99.08% token unit accuracy. As a result of the experiment, it was found that the performance of part-of-speech tagging improved when the maximum token length was limited to twice the number of words.

유동성이 부족하고 거래 규모가 큰 부동산에 조각투자(토큰)에 의한 소액투자가 가능해짐으로써 부동산 투자의 접근성이 향상되었다. 본 연구는 부동산 토큰에 관련된 선행연구를 바탕으로 부동산 토큰의 종류와 편익, 그리고 과제들에 대해서 살펴보았다. 국내 부동산 토큰(조각투자) 시장의 발전을 위한 정책제언과 위험관리는 다음과 같다. 첫째, 혁신금융의 예외 규정에 따라 전자증권 기반의 “디지털 자산유동화증권(부동산 조각투자)”는 실제 블록체인 기술에 기반한 것이 아니다. 해외 국가들은 부동산 토큰 발행에 있어 블록체인 상에서 직접 부동산 소유 토큰을 발행하는 토큰자산과 증권형토큰의 STO를 통해 투자 유치에 나서고 있다. 하지만 우리나라는 자본시장법 내에서 발행과 유통을 분리시키는 한편 고유 블록체인에 의한 토큰 발행을 허용하지 않음으로 블록체인, 스마트 계약, 그리고 관련 생태계의 발전을 수용하지 않고 있다. 둘째, 부동산 토큰증권은 외부의 부동산 자산에 대한 전통적 투자권리를 표현한 투자상품으로서 수탁기관 혹은 플랫폼 기업이 충분한 담보를 보유하고 있는지 여부에 따라 거래상대방 위험(counterparty risk)과 재집중화(recentralization)의 위험을 초래할 수 있다. 확실성과 위험통제의 규제 준수를 위해 조각투자를 관리하는 기관(가령, 주식회사, 파트너쉽, 트러스트)의 구성을 관리 감독하는 것이 합리적이다. 이러한 투자자위험은 향후 부동산 토큰 자체로 재산권과 소유권을 보장하는 블록체인 고유의 토큰자산(Tokenized Asset)과 토지지분 증권토큰의 출현을 촉진시킬 것이다. 마지막으로, 국내 부동산 토큰시장의 제한적 수요와 경제성 부족, 그리고 장애(기존 시스템에 있는 기득권들의 저항, 정부의지 및 정치적 협조 부족, 블록체인 교육 및 체험 부족, 규제 및 투자자보호 부족)들이 있다. 따라서 부동산 토큰증권과 토큰자산의 발행과 공모, 투자자 보호, 그리고 자산운용 등에 있어 추가적인 입법 확대 및 보완이 필요하다.

Blockchain could solve some significant challenges from investing in the real estate sector, such as illiquidy, lumpiness, inefficiencies, etc. But, the real-world real estate tokens have currently only been available to limited groups and primarily used within intermediate structures. The issues related with tokenization of real-world real estate market are as follows. First, the legal systems varies greatly among countries in the world. Similarly, the conflicting regulatory regimes that prevent the free and international exchange of security tokens may undermine the advantages of tokenization. Second, the intermediate structures, such as special purchase vehicles (SPVs) or funds, which are still regarded as preferable options for tokenization rather than directly tokenizing real estate ownership owing to regulation. Third, the investors demand for security tokens for single real estate assets seems sketchy. Therefore, if the current single-asset tokenization initiatives or platforms were to scale, it would be crucial that secondary trading platforms are developed. In addition, market participants would need to be comfortable with blockchain to invest in single-asset. Fourth, The critical factor limiting the growth of real estate security tokens is the lack of a centralized marketplace to facilitate the trading of tokens. Currently, real estate security tokens are restricted to only being traded on the platform where they are listed. If the platform lacks market depth and a higher number of trading participants, liquidity can become an issue. Lastly, To solve the current real estate sector issues of tokenisation. The role of political will, regulatory framework, availability of reliable digital data, public-private partnerships, and educational aspects in blockchain applications have all been emphasized.

대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.

Currently, NFTs have no dominant application except for the proof of ownership for digital content, and it also have small liquidity problem, which makes their price difficult to predict. Real estate usually has very high barriers to investment due to its high pricing. Real estate can be converted into NFTs and also divided into small value fungible tokens (FTs), and it can increase the the volume of the investor community due to more liquidity and better accessibility. In this document, we implement and design a system that allows ordinary users can invest on high priced real estate utilizing Black Litterman (BL) model-based Portfolio investment interface. To this end, we target a set of real estates pegged as collateral and issue NFT for the collateral using blockchain. We use oracle to get the current real estate information and to monitor varying real estate prices. After tokenizing real estate into NFTs, we divide the NFTs into easily accessible price FTs, thereby, we can lower prices and provide large liquidity with price volatility limited. In addition, we also implemented BL based asset portfolio interface for effective portfolio composition for investing in multiple of real estates with small investments. Using BL model, investors can fix the asset portfolio. We implemented the whole system using Solidity smart contracts on Flask web framework with public data portals as oracle interfaces.

· 연구 주제: 본 연구는 신협이 직면한 외부 환경적 제약과 내부 구조적 한계를 극복하기 위한 혁신 전략으로서, 블록체인 기반 자산 토큰화 기술의 도입 가능성과 효과, 그리고 이를 뒷받침할 제도적 조건을 종합적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. · 연구 배경: 신협의 현재 환경적 제약과 구조적 한계에서 출발한다. 신협은 조합원중심의 민주적 운영구조를 지닌 비영리 금융기관으로서 지역사회와 조합원을 위한금융 서비스 제공을 핵심 가치로 삼아왔다. 그러나 급속한 고령화와 저성장 기조의고착화, 고금리에 따른 자금조달 비용 상승, 수익구조의 제한 등 외부적·내부적 요인으로 인해 지속가능성 확보에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 조합원의 참여 확대와 동시에 디지털 금융 경쟁력을 확보할 수 있는 혁신 전략이 필요하며, 자산 토큰화는 이를 실현할 수 있는 유력한 대안으로 떠오르고 있다. · 선행연구와의 차이점: 기존 자산 토큰화 연구는 주로 글로벌 투자은행이나 자산운용사 중심의 도입 사례와 법·기술적 쟁점을 다루는 데 집중되어 왔다 협동조합 금융기관 관련 연구 역시 조직 운영 원리와 금융 포용성에 초점을 맞춘 경우가 대부분이었다. 그러나 신협의 구체적 자산 구조와 사업모델에 자산 토큰화를 직접 연계해 전략적 가능성을 분석한 연구는 드물며, 본 연구는 이를 조합원 참여 확대와 디지털 경쟁력 강화라는 이중 과제 해결 수단으로 조명한 최초의 시도라는 점에서 차별성을 갖는다. · 연구방법: 본 연구는 정성적 분석을 기반으로 문헌연구와 사례분석을 병행하였다. 자산 토큰화 관련 이론, 기술 보고서, 금융기관 운영 사례를 검토하고, 해외(미국, 스위스 등)와 국내(신한은행, NH농협은행)의 디지털 자산 실험을 비교하였다. 또한 신협의 대출·예금·유휴자산 등 자산 구조를 분석하여 토큰화 적용 가능성과 조합원수용성을 평가하였다. 제도적 분석은 전자금융법, 금융소비자보호법 등 기존 법률체계와 신협중앙회 규정을 중심으로 수행하였다. 분석 범위는 한국 신협 전반에 적용가능한 전략 방향을 도출하는 데 중점을 두며, 국제적 비교 가능성을 확보하기 위해 글로벌 사례를 함께 포함하였다. · 연구결과: 자산 토큰화는 신협이 보유한 자산을 디지털 금융상품으로 전환시켜 조합원이 소액 단위로 손쉽게 참여할 수 있는 투자상품을 제공할 수 있음을 확인하였다. 특히 부동산 자산은 지분형 토큰을 통해, 대출채권은 수익공유형 토큰을 통해설계 가능하며, 이러한 금융상품은 ESG 프로젝트나 지역사회 투자와도 결합될 수있다. 이는 신협이 추구하는 포용금융, 사회적 금융, 지역 환원성과 높은 정합성을가진다. 그러나 자본시장법, 전자금융법, 신협법, 개인정보보호법 등 기존 법제와의충돌 가능성과 보안 리스크, 조합원 보호 문제 등이 여전히 잠재적 한계로 지적되며, 이를 해소하기 위한 제도 보완과 정책적 지원이 필수적으로 요구된다. · 공헌점 및 기대효과: 자산 토큰화 기술을 단순히 금융산업 혁신 차원이 아닌 협동조합 금융에 특화된 전략적 도구로 분석하였다는 점에 있다. 이를 통해 신협이 조합원 중심의 금융민주주의를 실현하면서도 디지털 경쟁력을 확보하고, 나아가 지속가능성을 강화할 수 있는 가능성을 제시하였다. 또한 디지털 커스터디 인프라, 스마트 계약 검증, 위험등급 표기, 조합원 교육 등의 실행 전략을 구체적으로 제안함으로 ...

· Research topics: This study aims to comprehensively analyze the feasibility, effects, and institutional requirements of adopting blockchain-based asset tokenization as an innovative strategy for Korean credit unions (Shinhyup) to overcome external environmental constraints and internal structural limitations. · Research background: Credit unions, as nonprofit financial institutions with democratic governance and community-oriented values, face growing challenges to sustainability due to rapid population aging, persistent low growth, high funding costs under rising interest rates, and limited income structures. In this context, asset tokenization emerges as a viable alternative that can simultaneously expand member participation and strengthen digital financial competitiveness. · Differences from prior research: Previous studies on asset tokenization have primarily focused on cases from global investment banks and asset management firms, addressing legal and technical issues. Research on cooperative finance has mostly examined governance principles and financial inclusion. However, few studies have directly linked asset tokenization to the specific asset structures and business models of credit unions. This study is distinct in highlighting asset tokenization as a dual solution for expanding member engagement and enhancing digital competitiveness in cooperative finance. · Research method: The study employs a qualitative approach, combining literature review and case study analysis. It examines theoretical and technical reports, as well as operational cases from overseas institutions (e.g., the United States, Switzerland) and domestic banks (Shinhan Bank, NH Nonghyup Bank). It further analyzes credit unions’ asset structures?such as loans, deposits, and idle assets? to assess tokenization applicability and member acceptance. Institutional analysis is also conducted with reference to existing legal frameworks, including the Electronic Financial Transactions Act, the Financial Consumer Protection Act, and regulations from the National Credit Union Federation of Korea. · Research results: The findings confirm that asset tokenization can convert credit union assets into digital financial products, enabling small-scale member participation. Real estate can be transformed into equity-type tokens, while loan portfolios can be structured as revenue-sharing tokens. These products can also be linked with ESG projects and community investments, aligning strongly with credit unions’ principles of inclusive and social finance. However, potential conflicts with existing regulations, security risks, and member protection issues remain significant challenges that require legal reforms and policy support. · Contribution points and expected effects: This study contributes by positioning asset tokenization not merely as financial innovation, but as a strategic tool tailored to cooperative finance. It shows how credit unions can simultaneously realize financial democracy, strengthen digital competitiveness, and secure sustainability. Furthermore, by proposing practical measures such as digital custody infrastructure, smart contract auditing, risk grading, and member education, the study offers actionable policy implications. Ultimately, asset tokenization is presented as a critical turning point for the evolution of cooperative-based digital finance models.

.

현재 지니어스 법안을 둘러싼 각종 논의는 주로 스테이블코인과 달러, 그리고 미국채의 관계를 중심으로 이루어진다. 이런 경향은 그 사안이 대체로 국민국가를 중심으로 한 국제질서의 관점에서 조망되기 때문이다. 이로 인해 그에 대한 우리의 대응도 원화 스테이블코인의 발행에만 초점이 맞추어진다. 하지만 스테이블코인은 달러와 미국채만이 아니라 비트코인과 알트코인, 그것들의 네이티브 자산과 2차 자산, 그리고 실물자산의 토큰화와도 복잡하게 연결되어 있다. 이는 스테이블코인 자체가 온체인-오프체인 매개물이기 때문이다. 즉, 한편으로 스테이블코인은 그 자체가 온체인 2차 자산이지만, 다른 한편으로는 오프체인 기축통화인 달러에 페깅되어 있을 뿐만 아니라 미국채에 의해 뒷받침되기도 한다. 이에 이 글은 ‘미국의 패권 대 타국의 주권’이라는 이분법을 넘어 ‘온체인 세계와 오프체인 세계의 상호작용’이라는 관점에서 이 사안의 현황과 쟁점을 재구성한다. 왜냐하면 지니어스 법안은 지난 17년간 온체인 세계에서 형성되고 변화해 온 비트코인, 알트코인(예컨대 이더리움), 그리고 스테이블코인(특히 USDT) 간 구조적 결속 관계를 전략적으로 조정함으로써 달러와 미국채의 문제를 해결하려는 성격도 갖기 때문이다. 그뿐만 아니라 이런 전략적 개입은 반대의 방향으로도, 즉 이번에는 미국채를 포함해 오프체인 세계의 모든 실물자산을 토큰화하려는 시도에 의해 보완되기도 한다. 이에 이 글은 지니어스 법안과 스테이블코인, 그리고 실물자산의 토큰화를 미국의 패권 유지와 세계통화금융질서의 재편을 위한 양방향적 전략으로 재해석할 것이다. 따라서 우리의 대응도 원화 스테이블코인이라는 협소한 사안을 넘어서 마련될 필요가 있다고 주장한다.

Current discussions surrounding the GENIUS Act predominantly center on the relationship between stablecoins, the US dollar, and US Treasury securities. This tendency stems from the fact that the issue is largely examined through the lens of a state-centric international order, which in turn narrows policy responses to the issuance of a won-denominated stablecoin. However, stablecoins are intricately linked not only to the dollar and Treasuries but also to Bitcoin and altcoins, their native and secondary assets, and the tokenization of real-world assets. This complexity arises because stablecoins inherently function as on-chain/off-chain intermediaries: they are on-chain secondary assets in their own right, yet they are simultaneously pegged to the dollar as an off-chain reserve currency and backed by US Treasuries. This article thus moves beyond the binary framework of ‘US hegemony versus national sovereignty’ and instead reconstructs the current state and key issues of the matter from the perspective of the interaction between the on-chain and off-chain worlds. The GENIUS Act, we argue, is also designed to address challenges related to the dollar and US Treasuries by strategically coordinating the structural couplingamong Bitcoin, altcoins (e.g., Ethereum), and stablecoins (especially USDT)―a coupling that has been formed and transformed within the on-chain world over the past seventeen years. Moreover, this strategic coordinations complemented in the reverse direction by efforts to tokenize all real-world assets in the off-chain world, including US Treasuries. Accordingly, this article reinterprets the GENIUS Act, stablecoins, and real-world asset tokenization as a bidirectional strategy for maintaining US hegemony and restructuring the global monetary and financial order. We therefore argue that policy responses must extend beyond the narrow issue of a won-denominated stablecoin.