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저자정보
김수민 (광주과학기술원) 최해웅 (광주과학기술원) 강주성 (광주과학기술원) 윤민호 (광주과학기술원) 이흥노 (광주과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,411 - 2,414 (4page)

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Decentralized exchanges (DEXs), based on blockchain technology, enable the exchange of various cryptocurrencies. A common problem in DEXs is Impermanent Loss (IL), which forces users of DEX to experience excessively large slippage or transaction delays. To tackle this problem, a Dynamic Curve Automated Market Maker (AMM) structure was proposed [2]. However, this method requires an infeasible amount of transaction costs for real-time market price oracle. In this study, we propose a deep learning-based Dynamic AMM to mitigate IL. The proposed method utilizes predicted prices instead of real-time prices to alleviate the IL problem in DEXs and to reduce transaction costs to a practical level. Through simulation, we have validated that this approach can effectively decrease IL and make transaction costs more manageable in the context of DEXs.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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