초 단위 시세조종, 이제 AI가 잡아낸다 — 금감원 VISTA와 이동구간 격자탐색 알고리즘
초 단위로 쏟아지는 주문, 분 단위로만 보는 사람
2026년, 국내 가상자산 이용자는 1,100만 명을 넘어섰다. 24시간 잠들지 않는 시장에서 호가·체결은 밀리초 단위로 쏟아지는데, 지금까지 금감원 조사원은 분·시간 단위로 데이터를 샘플링해 '눈에 띄는' 대형 스파이크만 혐의구간으로 표시해 왔다. 그 사이로 초 단위로 끝나는 조작은 통째로 빠져나갔다.
금융감독원은 올해 초, 가상자산 조사 플랫폼 VISTA(Virtual asset Intelligence System for Trading Analysis)에 AI 기반 자동탐지 기능을 붙여 가동을 시작했다. 핵심 엔진은 몬드리안에이아이의 엔터프라이즈 AI 인프라 예니퍼(Yennefer)이고, 그 위에서 돌아가는 알고리즘이 이동구간 격자탐색(Sliding Window Grid Search)이다.
이용자 규모
초 단위 구간
+ 신규 탐지
"초 단위로 쏟아지는 체결을 사람이 시간 단위로 본다면, 대부분의 조작은 이미 끝난 뒤다. 문제는 탐지의 '해상도'다." — 금감원 2026.02 보도자료 요지
BEFORE: 조사원 수작업 기반 혐의구간 식별
기존 조사 방식의 한계는 세 가지로 요약된다. 모두 '사람이 모든 초를 볼 수 없다'는 생물학적 제약에서 출발한다.
- 분 단위 해상도 — 초빈도(HFT) 구간은 사실상 포기. 사람의 시야 밖에서 조작이 끝난다
- 전수 탐색 불가 — 혐의자 계좌 중심 샘플링만 가능, 시간축 전체를 훑을 수 없다
- 공모 적발 한계 — 다자(多者) 관계와 지갑 네트워크를 동시에 보는 뷰가 존재하지 않는다
이러다 보니 전형적인 3대 수법은 늘 뒷북이다. 한 번 틀어지면 이용자 피해가 수십억 원 단위로 튀는데도 기법 자체는 반복된다.
| 수법 | 핵심 특징 | 수작업 탐지 난도 |
|---|---|---|
| 대형고래 | 단일 주소 대량 매집·매도로 가격 흔들기 | HIGH |
| 가두리 | 한정된 유동성 풀에서 호가·체결 인위 유도 | VERY HIGH |
| 경주마 | 단타 릴레이로 연속 상승 모멘텀 조성 | EXTREME |
결론은 명확하다. 사람이 시간축을 샘플링하는 한, 초 단위 수법은 원리적으로 놓칠 수밖에 없다. 필요한 건 '전수 스캔'이다.
AFTER: 이동구간 격자탐색 — 시간축을 조각내 전수 스캔
이동구간 격자탐색(Sliding Window Grid Search)의 아이디어는 단순하다. 시간축을 폭 w의 윈도우로 잘라 놓고, 보폭 stride s만큼 옮겨가면서 모든 구간에 대해 이상 스코어를 계산한다. 전체 거래 기간을 수초 단위부터 수개월 단위까지 세분화해 '격자'를 씌우고, 그 격자 하나하나를 모두 열어 본다는 발상이다.
원칙 1 — 전수 탐색(Full Sweep)
기존처럼 '의심스러운 시점'을 먼저 찍고 거기만 들여다보는 것이 아니라, 가능한 모든 구간 조합을 전수로 훑는다. 사람이 '눈에 띄는 것만' 보던 시절과 근본적으로 다른 접근이다. 수십만 개 이상의 초 단위 구간이 동시에 분석 대상이 된다.
원칙 2 — 멀티 스케일 윈도우
수 초짜리 경주마도 보고, 수 시간짜리 가두리도 봐야 하므로 윈도우 크기를 다층적으로 설정한다. 5초 / 30초 / 5분 / 1시간이 서로 다른 격자로 동시 전개되고, 각 스케일에서 독립적으로 혐의 스코어가 계산된다.
원칙 3 — 수법별 임계치 튜닝
대형고래는 거래량 피처에 민감하고, 가두리는 호가 잔량·체결강도에, 경주마는 가격 가속도에 민감하다. 하나의 THRESHOLD로 모든 수법을 잡으려 하면 오탐(False Positive)이 폭발한다. 수법별로 임계치와 윈도우 크기를 다르게 가져가는 설계가 핵심이다.
구현 — sliding_window_grid_search.py
알고리즘 구조는 슈도코드 수준에서는 아래와 같다. 진짜 난이도는 'for loop 자체'가 아니라 그 loop를 하루치 수천만 건 체결에 대해 실시간으로 돌리는 것에 있다.
def detect_manipulation(trades, w=5, stride=1):
suspicious = []
for t in range(0, len(trades)-w, stride):
window = trades[t:t+w]
score = anomaly_score(window) # 체결강도·호가·가격
if score > THRESHOLD:
suspicious.append((t, score)) # HIT
return suspicious
# 핵심: 윈도우가 촘촘할수록 누락은 줄지만,
# 하루 체결 10M건 × stride 1초 = 수천만 연산/일
# → 몬드리안AI 예니퍼(GPU 병렬) 없이는 실시간 불가
왜 예니퍼(Yennefer)가 필요한가
예니퍼는 몬드리안에이아이의 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로, 데이터 정제부터 모델 개발·학습·배포까지 전 과정을 통합 지원한다. 핵심은 고성능 CPU/GPU 자원의 효율적 관리 + 대용량 데이터의 병렬 처리. VISTA가 수십만 개 이상의 초 단위 구간을 '실시간'으로 돌릴 수 있는 이유는 이 자원 계층이 뒤를 받치고 있기 때문이다.
오탐이 폭발하면 조사 인력이 오히려 과부하
전수 탐색의 대가는 '후보 구간의 폭증'이다. 임계치를 낮추면 빠뜨리는 건 줄지만 조사관 책상에 쏟아지는 케이스가 수천 배가 된다. 수법별(대형고래/가두리/경주마) 튜닝과 멀티 스케일 윈도우, 조건부 확률 결합, LLM 기반 문맥 검증이 뒷단의 과제로 남는다.
성과와 4단계 확대 로드맵
성능 검증 — 100%+α 탐지
금감원의 실제 성능 테스트에서, 이동구간 격자탐색은 기존 조사관이 수작업으로 식별했던 시세조종 혐의구간을 전부 재발견했다. 거기에 더해, 사람이 놓쳤던 '숨은 혐의구간'까지 추가로 적출했다. "사람이 보던 걸 AI가 그대로 보고, 사람이 못 본 것까지 본다"는 말이 실제 수치로 확인된 셈이다.
4단계 확대 로드맵
VISTA는 격자탐색 하나로 끝나는 프로젝트가 아니다. 금감원은 연말까지 아래 4단계로 순차 확대를 예고했다.
| 단계 | 기능 | 대응 수법 |
|---|---|---|
| STAGE 01 (NOW) | 이동구간 격자탐색 | 단일 시세조종 구간 자동 적출 |
| STAGE 02 | 군집화(Clustering) 알고리즘 | 조직적 · 공모형 시세조종 그룹 탐지 |
| STAGE 03 | 오픈소스 기반 특화 LLM | 기사 · 텍스트 실시간 분석 |
| STAGE 04 | 블록체인 네트워크 그래프 모델 | 지갑 단위 거래 추적 |
같이 가는 제도 — 5분 잔고대사 + Kill Switch
탐지 기술만으로 끝나지 않는다. 2026년 2월 빗썸이 이벤트 보상 지급 단위를 '원'이 아닌 '비트코인'으로 잘못 입력해 약 62만 BTC(약 60조 원, 보유량의 13배) 규모가 오지급된 사고 이후, 금융당국과 DAXA는 거래소 내부통제를 전통 금융사 수준으로 끌어올리기로 했다. 핵심은 두 가지다.
- 5분 주기 잔고대사 의무화 — 기존 24시간에서 5분으로. 장부와 실제 잔고의 불일치를 5분 내 잡아내는 자동화 시스템 구축이 강제된다
- Kill Switch 표준 — 대규모 이상 거래·불일치 발생 시 자동으로 거래 자체를 차단하는 기준 신설
금융당국과 DAXA는 4월 중 자율규제 정비를 완료하고, 5월까지 지속적 잔고대사를 위한 전산 인프라 구축을 마칠 계획이다. 이어 '2단계 가상자산법(디지털자산법)'에 핵심 개선사항을 반영해 법적 집행력을 확보한다.
커리어 인사이트 — 감시하는 개발자의 시대
금감원·거래소·RegTech 스타트업이 동시에 채용을 늘리는 영역이 시장감시(Market Surveillance)다. 금융 + AI + 온체인 3개 축이 만나는 희귀 포지션이고, 국내에서 그 수요가 가장 먼저 현실화되는 곳이 바로 가상자산 시장이다.
유망 직무
- Market Surveillance Quant — 시세조종 탐지 알고리즘, 이상거래 피처 엔지니어링, 금감원·거래소·증권사에서 수요 급증
- 온체인 데이터 엔지니어 — Graph DB(Neo4j), 주소 클러스터링, Chainalysis·TRM Labs 스택, 지갑 네트워크 매핑이 핵심
- RegTech AI 엔지니어 — PyTorch·Ray·GPU 병렬처리, ADsP·DAsP·AICE 자격, FinTech + ML 포트폴리오
핵심 기술 스택
- 시계열 이상탐지 — sliding window, rolling statistics, change-point detection
- GPU 병렬처리 — PyTorch, Ray, Dask, 몬드리안AI 예니퍼 같은 AI 인프라 플랫폼
- Graph Analytics — Neo4j, NetworkX, GraphSAGE, 온체인 지갑 네트워크 분석
- LLM 기반 문맥 분석 — 뉴스·커뮤니티 텍스트에서 시장 조작 신호 추출
- 금융 규제 지식 — 자본시장법, 가상자산이용자보호법, DAXA 자율규제
핵심 정리
- 금감원 VISTA — Virtual asset Intelligence System for Trading Analysis. 가상자산 이용자 1,100만 시대의 시세조종 자동탐지 플랫폼
- 이동구간 격자탐색 — 시간축을 w초 윈도우로 stride만큼 이동시키며 전 구간에 이상 스코어를 매기는 전수 탐색 알고리즘
- 몬드리안AI 예니퍼(Yennefer) — GPU 병렬처리 기반 엔터프라이즈 AI 인프라. 수십만 초 단위 구간 실시간 연산의 전제
- 성능 검증 — 기존 조사관이 수작업으로 찾은 혐의구간 100% 재현 + 사람이 놓친 숨은 구간까지 추가 적출
- 4단계 로드맵: ① 격자탐색 → ② 군집화(공모) → ③ 특화 LLM(기사 분석) → ④ 온체인 추적(지갑 네트워크)
- 제도 — 5분 잔고대사 + Kill Switch — 빗썸 62조 오지급 사태 후속, 4월 자율규제 정비 / 5월 전산 완료, 2단계 가상자산법에 반영
참고자료
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