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ManiScope, 암호화폐 조작 위험 분석을 위한 LLM 보조 시각분석 시스템을 ACT·PNUT 2개 사례와 경험자 12명으로 평가하다

유지율 리포터 작성: 유지율 리포터
2026년 07월 15일 12시 35분
Reading Time: 3 mins read
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Home AI 모델·연구
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ManiScope는 암호화폐 시장의 거래 기반 조작 위험을 분석하기 위한 LLM 보조 시각분석 시스템으로 제안되었다. 시스템은 토큰 분포, 보유자 관계, 세부 보유자 행동, 가격 동향, 의심 거래 패턴을 연동해 보여준다. 초록은 고정 규칙이나 라벨 예시에 의존한 기존 탐지 연구가 유연성과 해석 가능성에 한계가 있다고 설명하며, 거래·보유 구조·시장 동태를 함께 살펴보는 분석을 목표로 삼고 있다.

Figure 2는 공통 데이터-모델-시각화 기반 위에 인간의 가설 주도 분석과 맥락 인식 LLM 분석을 결합한 ManiScope 구조를 보여준다.
Figure 2. ManiScope 논문 본문 Figure 2는 human–LLM collaborative visual analytics framework의 개요를 제시한다. 출처: arXiv:2607.11451

구현된 기반 시각분석은 사용자가 선택한 시점과 상위 보유자 임계값, 관계 정의, 의심 패턴 규칙에 따라 결과를 계산한다. 데이터는 ACT와 PNUT 두 토큰의 온체인 거래로 구성되며, Dune Analytics에서 수집해 토큰 출시부터 거래소 상장까지를 포함했다. ACT는 거래 989,606건과 이전 1,246,803건, 거래량 $630.65M / 37.42B와 49.73B, 주소 63,056개와 69,986개를 보였고, PNUT는 거래 1,099,197건과 이전 1,667,411건, 거래량 $947.57M / 48.57B와 60.99B, 주소 98,707개와 109,782개를 기록했다.

평가에서는 2개의 사례 연구와 12명의 경험 있는 암호화폐 실무자 사용자 연구가 수행되었다. 사례 연구에서는 ACT와 PNUT를 각각 한 세션씩 약 1시간 동안 분석했다. 본문은 ManiScope가 두 사례 연구와 사용자 연구를 통해 조작 위험 평가를 지원하고, 증거 탐색에서의 수작업을 줄이며, 결과를 사용자의 가설 중심으로 정리하는 데 도움이 된다고 정리한다. 사용자는 토큰 분포와 행동 세부, 의심 패턴 타임라인을 넘나들며 해석을 진행했고, LLM은 그 맥락을 바탕으로 후속 분석을 수행하도록 설계되었다.

대상 기간 거래 수 거래량 주소 수
ACT 거래 2024-10-19 11:27 ~ 2024-11-09 23:59 989,606 #630.65M / 37.42B 63,056
ACT 이전 2024-10-19 11:27 ~ 2024-11-09 23:59 1,246,803 49.73B 69,986
PNUT 거래 2024-10-31 14:21 ~ 2024-11-09 23:59 1,099,197 #947.57M / 48.57B 98,707
PNUT 이전 2024-10-31 14:21 ~ 2024-11-09 23:59 1,667,411 60.99B 109,782

자료: STORIUM 정리

인라인 Figure 2는 공통 데이터-모델-시각화 기반 위에 가설 주도 인간 워크플로와 맥락 인식 LLM 분석 워크플로를 결합한 구조를 나타낸다. 이 구조에서 LLM은 단순 응답기가 아니라 협력적 분석자로 배치되며, 상호작용 기록과 주석을 바탕으로 사용자 의도를 추론하고, 시각·통계·종합 근거를 반환해 가설 검증을 돕는다. 본문은 이 설계가 반복적 검사를 줄이고 증거 기반 추론을 강화한다고 설명한다.

저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지

유지율 리포터

유지율 리포터

안녕하세요, 유지율 리포터입니다. arXiv와 학회에서 쏟아지는 AI 연구를 살펴, 논문 속 성과를 과장 없이 우리말로 풀어 드립니다. 사실관계는 발행 전 편집인이 함께 확인합니다.

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