아주대학교 Apple Wallet 모바일 학생증

"BLE와의 연계를 통한 보안 강화형 정적(Static) 방식의 QR Pass 모바일 신분 증명 시스템 제작" 정적(Static) 방식의 QR Pass는 기존 동적 방식과는 반대로 QR코드를 매번 바꾸지 않고, 이전에 발급받았던 QR코드를 그대로 신분 인증에 활용하는 것이 핵심입니다. 이는 사용자가 사용하는 모바일 디바이스의 고유한 Bluetooth ID를 미리 전산 서버에 등록해두고, 인식기가 QR코드를 감지하면 사전에 등록된 사용자의 Bluetooth ID가 근처에 존재하는지를 교차 인증합니다. 이를 통해 매 시간마다 코드를 변경하지 않고도 QR Pass의 진위 여부를 빠르고 안전하게 검증할 수 있습니다.

강화학습을 활용한 퀀트 투자 모델 개발

강화학습을 활용한 퀀트 투자 모델을 개발하였습니다. Agent 학습을 위해 A2C 알고리즘을 사용했고, 총 3개의 Agent가 하나의 Trade Agent를 형성하게 했습니다. 데이터는 코인 데이터를 사용하였고, 완성된 주봉, 일봉, 4시간봉, 1시간봉을 묶어 Observation으로 전달했습니다. 학습 결과 및 시행착오는 영상을 참고하시면 되고, 현재는 모델 학습을 끝내고 바이낸스 API를 사용하여 매매 코드를 작성하고 AWS에 올려 실매매 진행중에 있습니다. 향후 실매매 결과에 따라 모델을 더욱 개선할 예정에 있습니다. 감사합니다.