GDAC 시장감시: 규제 기준을 실시간 탐지 시스템으로 바꾸다

가상자산 이용자 보호법 시행에 대응해 GDAC 거래소의 시장감시 시스템을 개발했다. 금융감독원과 금융위원회의 규정 및 가이드라인을 기술 요구사항으로 해석하고, 거래 데이터를 바탕으로 이상 징후를 준실시간 탐지하며, 필요한 경우 재현 가능한 자료와 보고서로 연결하는 작업이었다.

프로젝트 배경

시장감시는 단순히 거래량이 큰 계정을 찾는 일이 아니다. 정상적인 시장 활동과 불공정거래 가능성이 있는 패턴을 구분하고, 탐지 결과가 왜 발생했는지 설명할 수 있어야 한다. 기준을 지나치게 넓게 잡으면 조사할 수 없는 양의 경보가 쌓이고, 너무 좁게 잡으면 중요한 징후를 놓친다.

규제 문서는 원칙과 의무를 제시하지만 시스템이 어떤 데이터를 어느 주기로 처리하고 어떤 형태로 결과를 남겨야 하는지까지 구현해 주지는 않는다. 법적·정책적 요구를 데이터 조건과 운영 절차로 구체화하는 과정이 프로젝트의 출발점이었다.

맡은 역할

• Peertec/GDAC 거래소 소프트웨어 엔지니어
• 데이터 처리 및 탐지 워크플로우 개발
• 규제 요구사항의 기술 명세화
• 보고 자료 작성과 이해관계자 조율

기간: 2024년 3월–7월

주요 작업

거래소 규모의 데이터를 처리할 수 있도록 AWS Glue, Athena와 S3를 이용한 파이프라인의 설계와 구현에 참여했다. 거래와 주문 데이터를 분석 가능한 형태로 정리하고, 반복 실행해도 같은 기준으로 결과를 확인할 수 있도록 처리 흐름을 구성했다. 준실시간 감시가 필요한 부분에서는 RabbitMQ를 통해 이벤트를 연결했다.

정리된 데이터를 바탕으로 의심 거래의 징후를 찾아내고 검토 가능한 결과로 만드는 워크플로우를 개발했다. 탐지 결과에는 단순한 경보뿐 아니라 어떤 거래와 조건 때문에 포착되었는지 추적할 수 있는 근거가 필요했다. 담당자가 원천 데이터로 돌아가 사실관계를 확인할 수 있도록 재현성과 설명 가능성을 중요하게 보았다.

외부 및 관련 기관에 제출할 데이터 추출과 최종 보고서 작성에도 참여했다. 이 과정에서 기술 용어와 규제 언어 사이의 간격을 줄이고, 필요한 자료의 범위와 마감, 검증 절차를 여러 이해관계자와 조율했다. 시스템의 출력이 실제 보고 업무까지 이어져야 프로젝트가 완성된다고 보았다.

배운 점

컴플라이언스 시스템에서 정확도는 모델이나 규칙의 숫자 하나로 설명하기 어렵다. 놓쳐서는 안 되는 위험과 조사 인력이 감당할 수 있는 경보량 사이에서 기준을 조정해야 하고, 결과는 나중에 다시 검증할 수 있어야 한다. 탐지 성능만큼 데이터의 출처와 처리 이력, 판단 근거를 남기는 일이 중요했다.

또한 규제 대응은 개발이 끝난 뒤 문서를 붙이는 일이 아니었다. 어떤 데이터를 보관하고, 누가 결과에 접근하며, 어떤 절차로 보고할지를 시스템 설계 단계부터 반영해야 했다. 이 프로젝트를 통해 법과 정책의 추상적인 요구를 실행 가능한 데이터 흐름으로 바꾸고, 다시 그 결과를 책임 있는 보고로 연결하는 전 과정을 경험했다.

기술과 링크

• 데이터 파이프라인: AWS Glue, Athena, S3
• 처리 및 추출: Python
• 메시징: RabbitMQ
• GDAC 거래소: gdac.com

기술: Python, AWS Athena, AWS Glue, S3, RabbitMQ, 시장감시, 컴플라이언스