김대한 학부생(지도교수 류두진), 상위 3% SSCI학술지 논문 게재

▲ (왼쪽부터) 김대한 학부생, 류두진 지도교수, Robert Webb 교수

본교 경제학과 4학년 김대한 학부생이 제1저자로 Business/Finance 분야 상위 3.6% SSCI학술지인 International Review of Financial Analysis(Impact Factor=8.235)에 논문을 게재하였다. 경제학과 학부생이 재무금융분야 최상위 SSCI학술지에 제1저자로 논문을 게재한 것은 국내는 물론 해외에서도 그 사례를 찾기 힘들다. 오는 2월 졸업을 앞둔 김대한 학부생은 경제학과 류두진 교수의 연구학점제 3기 수강생으로, 작년에 이미 국제저명 SSCI 학술지인 Financial Innovation (Impact Factor=6.793)에 게재한 적이 있고, Economic Research(Impact Factor=3.080)에도 논문을 투고하여 Minor Revision Request를 받았다.

이번에 게재한 논문의 제목은 “Determination of equilibrium transaction fees in the Bitcoin network: A rank-order contest”이며, 류두진 지도교수 및 美버지니아大 연구석좌교수인 Robert Webb (SKKU Global Finance Research Center 선임연구원 兼職)과 해외공동연구를 통해 작성되었다.

비트코인 채굴자는 생성한 블록(block)에서 거래를 처리해주며 사용자로부터 수수료를 받는데, 각 거래에 붙은 수수료의 상대적 크기를 보고 블록에 담아 처리할 거래를 선별한다. 신속히 거래를 처리하고자 하면서도 수수료는 최소화 하고자하는 사용자의 전략적 행동에 따른 경쟁을 모형화하고, ‘대기 저항성(resistance to confirmation delay)’을 고려하여 제시할 수수료 크기를 도출한 것이 본 논문의 내용이다. 도출한 균형을 바탕으로 비트코인 네트워크에서의 여러 변수들 간 관계도 논하였다. 본 논문을 통해 블록체인의 배분방식(allocation mechanism)을 이해하고, 보다 효율적인 블록체인을 설계하기 위한 이론적 배경을 생각해 볼 수 있다.

교신저자인 류두진 교수는, 우리학교 대학본부와 법인에서 지원하고 기획조정처(유필진 처장)에서 주관한 “글로벌연구플랫폼 조성사업”을 수행하며, 성균관대학교의 우수한 학생들이 해외명문대학 저명학자들과 논문을 공저하며 세계적 수준의 연구논문을 작성할 수 있도록 추진하였는데, 그 첫번째 성과가 나오게 되어 기쁘게 생각합니다.”고 하였고,

공동저자인 Robert Webb 교수는 “미국 명문대학의 Finance/Economics 분야의 박사과정은 보통 학위논문으로 3편의 Essay를 작성하는데, 박사학위 취득때까지도 chapter 논문들이 저널에 게재되는 경우는 드물다. Mr. Kim의 연구역량은 당장 박사학위를 수여받아도 될 정도이다.”고 평가하였다.

제1저자인 김대한 학부생은 “지난 몇 년간 류두진 교수님의 지도를 받으며 밤낮으로 연구에 매진하고, 정말 많은 것을 배운 대학생활이 되었습니다. SKKU Finance Lab.을 통해 노벨경제학상 수상자인 Myron Scholes 교수님께 직접 가상화폐와 블록체인에 대하여 질문하고 연구내용에 대한 comments를 듣는 기회를 얻었고, 이러한 활동이 3편의 SSCI 논문 게재로 이어지게 된 것 같습니다. 졸업 직후 육군 소위 임관이 예정되어 있습니다. 연구에 대한 흐름이 끊어지지 않도록, 매 방학 중 이루어진 ROTC 훈련에서 개인정비 시간과 야간 연등을 활용하여 미리 인쇄해간 논문들을 읽으며, 연구를 진행하였습니다. 임관후에도 학업과 연구에 대하여 꾸준히 시간을 투자하고자 합니다” 며 소감을 전하였다.

본 논문의 게재 정보는 다음과 같다.

Kim, D., Ryu, D., Webb, R.I. (2023). Determination of equilibrium transaction fees in the Bitcoin network: A rank-order contest. International Review of Financial Analysis (SSCI), Elsevier.

○ DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.102487