[논문]부동산 유동화 NFT와 FT 분할 거래 시스템 설계 및 구현

김영근; 김성환

doi:10.3745/ktsde.2023.12.9.419

[국내논문] 부동산 유동화 NFT와 FT 분할 거래 시스템 설계 및 구현
Real Estate Asset NFT Tokenization and FT Asset Portfolio Management 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.12 no.9, 2023년, pp.419 - 430

김영근 (서울시립대학교 컴퓨터과학과) , 김성환 (서울시립대학교 컴퓨터과학부)

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

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.

Keyword

표/그림 (25)

그림 Fig. 1. Examples of NFTs and FTs
그림 Fig. 2. Oracle Network
표 Table 1. Types of Major Virtual Assets
그림 Fig. 3. Market Portfolio Theory and Optimal Portfolio
그림 Fig. 4. Deriving the New Combined Return Vector
그림 Fig. 5. Kasa Korea
그림 Fig. 6. Land in the Sandbox
그림 Fig. 7. System Configuration of NFT Exchange
그림 Fig. 8. Ministry of Land, Infrastructure and Transport Apartment Sales Actual Transaction Data
그림 Fig. 9. Sequence Diagram of Real Estate Assets into NFTs and FTs
그림 Fig. 10. Black-Litterman Assessment
그림 Fig. 11. System Structure of NFT Exchange
그림 Fig. 12. web3.js Architecture
그림 Fig. 13. Ethereum Testnet Ganache
그림 Fig. 14. Overall Implementation System Structure
그림 Fig. 15. NFT Market and Detailed View
표 Table 2. System Specifications
그림 Fig. 16. NFT Market and Detailed View
그림 Fig. 17. NFT Market and Detailed View
그림 Fig. 18. (a) NFT Management (Asset Price Search), (b) NFT Management (Black-Litterman Eval.)
그림 Fig. 19. Implementation of BL Model (Y2017-2022)
그림 Fig. 20. Implementation of BL Model with Different Expert Weights
표 Table 3. The Platform of This Thesis
표 Table 4. Korea Major Fractional Investment Platform
표 Table 5. Comparison with Traditional System

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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