비트코인 캐시 (BCH) 및 라이트코인 (LTC) 선물 계약 상품에 대한 최저 가격 증가분은 2019년 5월 31일 04:15:00 UTC (한국시간 기준 5월 31일 오후 1시 15분)부터 다음과 같이 인하됩니다:

계열 상품 코드 이전 최저 가격 증가분 (XBT)
신규 최저 가격 증가분 (XBT)
BCH
(비트코인 캐시)
BCHM19 0.0001
0.00001 (10배 인하)
LTC
(라이트코인)
LTCM19 0.00001
0.000005 (2배 인하)

추후 재상장 상품은 최저 가격 증가분을 유지하게 됩니다.

비트멕스가 명성을 얻은 주된 이유 중 하나는 고객이 비트코인 / 미화 가격을 거래하면서 동시에 100배의 레버리지를 사용할 수 있는 기능 덕분입니다. 저희는 종종 거래자들이 제공된 최대 레버리지를 어느 정도 사용하는 지에 대해 질문을 받곤 합니다. 저희는 데이터 과학 팀에 2018년 5월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 발생한 비트코인 무기한 스왑 계약의 레버리지 사용량에 대한 과거 데이터를 요청했습니다.

첫 번째 도표와 목록의 조합은 비트코인 무기한 스왑 계약의 공매수 및 공매도에 대한 월말 가중 유효 레버리지를 보여줍니다.

평균적으로 거래자들은 최대 레버리지를 활용하지 않는다는 점에서 상당히 신중한 투자 결정을 내리는 것으로 보여집니다.

정의
월, 측면 및 기호로 분류된 집계

백분위수 계산 방법론

  • 이전 12개월 (예. 월말 거래내역) 에 대해 마지막으로 사용 가능한 타임스탬프를 선택하고 가장 가까운 정수로 반올림된 모든 계정의 포지션에 대한 유효 레버리지를 계산합니다
  • 각 포지션의 유효 레버리지를 보유 계약 수만큼 확장하여 산출된 결과 값으로 정렬된 목록을 생성합니다 (예. 만일 3의 유효 레버리지가 포지션 수량이 4인 계정에서 사용된 경우, 목록에 대한 기여도는 '3 3 3 3'입니다)
  • 본 목록의 특정 백분위수는 다음 색인에서 값을 취함으로써 확인할 수 있습니다: (목록 수) * (원하는 백분위수)

평균값 사용은 대략적인 편이며 이는 큰 규모의 포지션을 보유하고 있는 거래자들은 작은 규모의 포지션을 보유하고 있는 거래자들보다 레버리지를 덜 사용하기 때문입니다. 이는 비트멕스의 위험 제한 기능 때문입니다. 거래자들은 100배의 레버리지 기능을 200 XBT의 포지션 크기까지 사용할 수 있습니다. 그 후 개시 및 유지 마진 요건은 50 XBT 당 0.5% 증가합니다.

계약 수에 대한 레버리지의 분포를 이해하기 위해 저희는 2018년 5월부터 2019년 4월까지 12개월 간의 거래내역을 평균 낸 도수분포도를 살펴 보았습니다. 위의 두 도표는 본 데이터를 표시합니다. 저희가 예상했던 대로 큰 규모의 거래자들은 최소한의 레버리지를 사용합니다.

비트코인 무기한 스왑 계약에서 포지션을 개시하는 데에 허용되는 최대 레버리지는 100배이지만 유효 레버리지가 200배 (예. 유지 마진 요건인 0.50%의 역수)로 증가하여 청산될 수 있습니다.

도수분포도 생성 방법론

  • 모든 12개월 단위의 거래내역에 대해 각 유효 레버리지에서 총 계약 수를 계산한 다음 각 총계를 12개 (평균 월말 거래내역)로 나눕니다.

저희는 본 데이터를 통해 거래자들이 비트멕스 시장의 세부 구조를 더 잘 이해할 수 있기를 희망합니다. 저희 비트멕스는 향후 정기적으로 회고적 통계를 게시할 예정입니다.

저희 비트멕스는 이번에 비트멕스만의 시각적 이미지에 대한 업데이트를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 오늘부터 비트멕스에 속한 모든 소유물에는 새로운 대체 마크가 표시됩니다. 비트멕스 로고의 역사 및 업데이트 구성에 대한 배경에 대한 더 자세한 사항은 아래 글을 참고해 주시기 바랍니다.

비트멕스 로고의 역사

비트멕스 로고는 초기 거래 플랫폼이 출시되기 전인 2014년 초에 만들어졌으며 이는 풋-콜 패리티(기초자산, 만기 및 행사가격이 동일한 콜 옵션과 풋 옵션의 가격이 시장균형 하에서 가지는 일정한 관계)를 나타낸 것입니다. 풋-콜 패리티는 공매수 콜 옵션과 공매도 풋 옵션으로 구성된 포트폴리오에 의해 선물 계약 (더 간단히 표현할 경우, 선도 계약)이 복제될 수 있다고 정의합니다.

원래의 로고 디자인은 무수한 실제 시나리오에 적용될 때 효과가 있지만 다루기 힘든 것으로 판명된 풋-콜 패리티 공식에 대한 문자 그대로의 해석이었습니다. 시간이 지남에 따라 저희는 아이콘과 로고를 덜 대표적이고 더 유연하게 만듦으로써, 최신의 거래 플랫폼을 운영하는 데에 동반되는 소셜 미디어, 계약 및 기타 모든 것을 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다.

향후 업데이트 계획

저희는 비트멕스 플랫폼 상의 거래 경험을 지속적으로 개선하면서 해당 플랫폼의 외관 및 느낌 또한 개선하여, 깔끔할 뿐만 아니라 이해하기 쉬운 전문적인 플랫폼에서 현명하고 결단력 있는 거래를 하는 데에 필요한 모든 정보를 제공할 예정입니다.

저희 비트멕스는 지난 몇 년 동안 받은 모든 성원과 의견을 소중하게 생각하고 있으며 Twitter지원 페이지를 통해 지속적으로 개선할 수 있는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다.

요약: 이번 보고서에서 저희 비트멕스 리서치 팀은 비교적 새로운 현상인 암호화폐 거래소 공개 (IEO)에 대한 데이터를 제공하고자 합니다. ICO (암호화폐 공개) 시장은 자본 증가에 따라 2019년 1분기 (전년도 대비 증감율)에 약 97% 하락했습니다. 상대적으로 자금 조성이 어려운 이러한 환경에서 일부 프로젝트들은 자금 조성을 지원하기 위해 ICO의 “C”를 “E”로 변경했습니다. 이는 적어도 현재로선 어느 정도 효과가 있는 것으로 보이며 올해 들어 지금까지 거의 4천만 미화 달러가 조성되었습니다. 하지만 저희는 장기 투자자들의 전망에 대해 회의적인 입장을 유지하고 있습니다.

개요

저희는 암호화폐 거래소 공개 (IEO)를 하나의 거래 플랫폼 혹은 거래소를 통해서만 발급 참여가 이루어지는 공개-개인 키 암호화를 기반의 토큰 발행 및 판매로 간주합니다. 이번 보고서에서는 가장 규모가 큰 IEO에 대한 기본 개요를 제공하고 투자 실적을 포함한 다양한 IEO 토큰 지표를 살펴 볼 예정입니다.

ICO 시장

저희는 우선 ICO 시장을 간략하게 살펴 볼 것입니다. 다음 도표에서 알 수 있듯이 시장은 2017년과 2018년에 대규모 호황을 겪은 후 침체되었습니다.

ICO를 통해 조성된 자금 – 미화 1백만 달러 기준

출처: BitMEX Research, icodata.io
공지사항: 2019년 4월 25일 기준 데이터

아래 도표에서 알 수 있듯이 2018년 ICO의 투자 수익률은 저조했으며, 코인이 전혀 거래되지 않는 경우 ICO 가격에서 약 80% 하락한 프로젝트가 많습니다. 최고점에서 최저점까지 프로젝트 토큰 가격은 일반적으로 이보다 훨씬 더 하락했습니다.

2018년 자금 조성 기준 상위 10개의 ICO – 투자 실적 데이터

ICO 명
조성 자금 – 미화 1백만 달러 기준 
평균 ICO 가격 기준 수익률
EOS
4,234
(4%)
Telegram
1,700
상장되지 않은 코인
Dfinity
195
상장되지 않은 코인
Bankera
150
(87%)
t0
134
상장되지 않은 코인
Basis
125
투자자에게 반환된 자본s
Orbs
118
(64%)
PumaPay
117
(93%)
Jet8
33
(99%)
Unikoin Gold
32
(88%)

출처: BitMEX Research, tokendata.io
공지사항: 2019년 4월 25일 기준 데이터

“C”에서 “E”로 변경 – IEO 시장

아마도 투자 수익률이 저조하고 ICO에 대한 열풍이 더 낮은 것에 대한 우려를 해소하기 위해 IEO가 인기를 얻은 것으로 보입니다. 아래는 주요 IEO 및 주요 거래소 플랫폼 목록입니다.

IEO 토큰 세일 목록

코인 IEO 날짜 IEO 발행 금액 대 총 코인 공급량 반환 가격 대 첫 거래소 거래 가격 반환 가격 대 IEO 가격
IEO를 통해 조성된 자금 – 미화 1백만 달러 기준
Binance
Gifto 21/12/2017 3.0% (90.5%) 142.2%
0.4
Bread 26/12/2017 7.9% (84.2%) 164.6%
0.8
Fetch.AI 02/03/2019 6.0% (55.0%) 203.6%
4.1
BitTorrent 03/02/2019 6.0% 54.8% 433.9%
7.5
Celer 24/03/2019 6.0% (29.4%) 82.0%
4.5
Matic 24/04/2019 19.0% Ongoing
Binance 총계
17.3
Huobi
TOP 26/03/2019 7.5% 10.2% 357.0%
3.3
Newton 16/04/2019 2.0% (23.0%) 197.0%
4.8
Huobi 총계
8.1
Bittrex
VeriBlock 02/04/2019 3.3% (30.9%) (33.0%)
7.0
RAID Canceled
OKEX
Blockcloud 10/04/2019 5.0% (43.1%) 599.7%
2.5
BitMax
Dos Network 11/04/2019 14.2% (55.1%) 74.2%
1.7
Kucoin
MultiVAC 03/04/2019 6.0% (30.5%) 20.0%
3.6

출처: BitMEX Research, IEO Launchpad 웹사이트, Coinmarketcap
공지사항: 2019년 4월 25일 기준 데이터

최근 몇 달 동안 IEO가 다소 성공적인 것으로 입증되면서 IEO의 수는 더욱 늘어났습니다. 아래의 긴 IEO 목록에서 확인할 수 있듯이 작은 거래소 플랫폼들이 해당 모델을 모방하려고 시도하고 있습니다.

사용 가능한 데이터가 제한적인 기타 IEO

코인 IEO 날짜 플랫폼
Coin Analyst 07/07/2018 Exmarkets
SID Token 15/11/2018 Exmarkets
Rebglo 01/12/2018 Coineal
Aerum 01/01/2019 Exmarkets
TerraGreen 21/01/2019 Exmarkets
Verasity 01/03/2019 Probit
Percival 05/03/2019 Coineal
Decimated 06/03/2019 Exmarkets
Menapay 15/03/2019 Exmarkets
Linix 16/03/2019 Probit
Levolution 18/03/2019 Coineal
WeGen 18/03/2019 Probit
Spin Protocol 19/03/2019 Probit
CharS 20/03/2019 Probit
Windhan Energy 21/03/2019 Exmarkets
HUNT 23/03/2019 Probit
KIZUNA GLOBAL TOKEN 25/03/2019 Coineal
PUBLISH 26/03/2019 Probit
ZeroBank 31/03/2019 Coineal
REDi 03/04/2019 Probit
VenusEnergy 04/04/2019 Exmarkets
Bit Agro 05/04/2019 Exmarkets
XCon 06/04/2019 Coineal
YellowBetter 08/04/2019 Bitker
Link by BlockMason 09/04/2019 BW
GTEX Gaming Platform 12/04/2019 Coineal
AlienCloud 16/04/2019 IDAX
Evedo 16/04/2019 Bitforex
PantheonX 18/04/2019 BW
NUVO 19/04/2019 Probit
Grabity 19/04/2019 BW
Farm2Kitchen 22/04/2019 Exmarkets
Cryptobuyer 23/04/2019 Coineal
Airsave Travel 01/05/2019 Exmarkets

출처: BitMEX Research, IEO Launchpad 웹사이트

토큰 중 하나를 제외하고 투자자들은 IEO 가격을 기준으로 견고한 음수의 수익을 올렸습니다. 그러나 토큰 거래가 시작된 후 투자 수익률은 일반적으로 저조했습니다. 이는 토큰 가격을 IEO 발행 가격으로 재산정하는 아래 차트에서 설명하고 있습니다.

IEO 출시 이후 투자 실적 (2019년도 IEO)

출처: BitMEX Research, IEO Launchpad 웹사이트, Coinmarketcap
공지사항: 2019년 4월 25일 기준 데이터

2019년 (4월 25일 기준) 지금까지 IEO를 통해 미화 3천 890만 달러가 조성되었습니다. Binance가 현저한 마진으로 가장 왕성한 IEO 플랫폼이었습니다.

IEO 자금 조성 기준 상위 거래소 플랫폼 – 미화 1백만 달러 기준

출처: BitMEX Research, IEO Launchpad 웹사이트, Coinmarketcap
공지사항: 2019년 4월 25일 기준 데이터

IEO의 수익금은 상대적으로 저조할 수 있지만 평균적으로 총 토큰 공급의 4.4%만이 판매 가능합니다. 따라서 프로젝트 팀이 자신들에게 부여한 코인을 판매함으로써 상당한 수익을 창출할 수 있는 기회가 있습니다.

IEO 시가 총액 기준 상위 거래소 플랫폼 – 미화 1백만 달러 기준

출처: BitMEX Research, IEO Launchpad websites, Coinmarketcap
공지사항: 2019년 4월 25일 기준 데이터

결론

지금까지 IEO에서 거래소, 거래자 및 가입자들이 매우 잘 해냈을 지는 모르지만 저희는 장기 투자자들에 대한 전망에 대해서는 확신이 낮습니다. 그러나 이는 단순히 높은 수준의 분석입니다 – 저희는 개별 프로젝트를 자세히 살펴본 적은 없습니다.

고지사항

비트멕스 리서치 보고서에 표현된 모든 의견은 작성자의 개인적인 견해입니다. 비트멕스 (혹은 모든 제휴업체)는 본 보고서 작성에 관여하지 않았으며 보고서에 포함된 견해는 비트멕스의 견해 혹은 의견과 다를 수 있습니다.

여기에 수록된 정보와 데이터는 신뢰할 수 있는 것으로 판단되는 출처에서 입수한 것입니다. 이러한 정보는 검증되지 않았으며 정확성 또는 완전성에 대한 표현이나 보증을 하지 않습니다. 본 보고서에 포함된 모든 의견 또는 추정치는 작성자의 판단을 반영하며 사전 통보 없이 언제든지 변경될 수 있습니다. 비트멕스는 본 게시물/매체 혹은 해당 내용 사용으로 인해 발생하는 직접적 혹은 결과적 손실에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다. 

특정 프로젝트와 관련하여 오류가 발생하는 경우, 저희 비트멕스는 이에 대해 사과드리는 바이며 빠른 시일 내에 해당 데이터를 수정할 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

요약: 이번 보고서에서 저희 비트멕스 리서치 팀은 비트코인의 스마트 계약 기능을 확장하는 데에 있어 신규 기능을 추가하는 탭루트의 상호보완적 업그레이드뿐만 아니라, 새로운 디지털 서명 체계 (슈노르)를 포함하는 최근의 비트코인 소프트포크 업그레이드 제안에 대한 배경을 요약하고 제공하고자 합니다. 해당 업그레이드는 확장성 및 개인정보를 동시에 개선시킬 수 있도록 구성되었습니다. 증가된 복잡성 외에 제안에 대한 중요한 단점은 없으며, 가장 논란의 여지가 있는 측면은 다른 예상 기능이 부족하다는 점으로 보입니다. 저희는 비록 많은 사람들이 업그레이드에 열광하고 빠른 시일 내에 출시되기를 바란다는 것을 알고 있지만, 아직은 인내심을 가지고 기다리는 것이 중요하다는 결론을 내렸습니다.

(출처: Pexels)

개요

2019년 5월 6일, 비트코인 프로토콜 개발자인 Pieter Wuile는 “탭루트”라는 비트코인 개발자 메일 목록에 소프트포크 업그레이드 제안을 게시했습니다. 만일 이 제안이 받아들여지는 경우, Pieter가 2018년 7월에 게시한 슈노르 서명 소프트포크 업그레이드를 보완할 가능이 높습니다. 이러한 제안의 이점은 확장성 (효율성)과 개인정보 보호에 모두 관련되어 있습니다. 이제 확장성과 개인정보 보호 개선은 다소 상호 연관되어 분리될 수 없는 것처럼 보입니다. 거래에 대한 세부 정보를 제거하면 해당 거래의 규모는 작고 (확장성의 개선) 정보가 더 적으며, 따라서 서로 다른 유형의 거래와 구분할 수 없으므로 개인정보 보호가 개선됩니다.

슈노르 서명

슈노르 서명 체계는 Claus Schnorr에 의해 1991년에 특허를 받았으며 해당 특허는 2008년에 만료되었습니다. 비록 슈노르 체계의 변형인 DSA (전자 서명 알고리즘) 체계는 더 강력하다고 알려져 있지만, 이에 대한 특허가 전 세계적으로 무료로 제공되었기 때문에 더 광범위하게 채택되었습니다. 그러나 Schnorr 박사는 항상 DSA가 자신의 특허 하에 적용되어야 한다고 주장했습니다.

비트코인은 2009년 출시 당시 전자 서명 방식에 DSA 변형인 타원 곡선 전자 서명 알고리즘 (ECDSA)을 사용했는데, 이는 채택율이 광범위했기 때문입니다. 그러나 원래의 슈노르 서명 체계는 항상 DSA보다 단순하고 효율적이었으며 (70바이트 정도의 ECDSA 가변 크기보다는 고정 60바이트 인코딩) 보안적인 부분에서도 부담이 적었습니다. 비트코인 사용에 대한 10년 간의 경험 끝에 이러한 효율성 이점이 중요해질 수 있음이 더욱 분명해지고 있습니다. 따라서 비트코인이 슈노르 서명 체계로 이동해야 하는 것이 합리적으로 보입니다.

슈노르 서명의 주요 이점은 다중 서명 거래가 일반적인 단일 서명 거래로 온체인에 표시되는 것입니다. 슈노르 서명을 사용하여 여러 사용자는 블록체인에 개별적으로 공개 키와 서명을 별도로 게시하는 대신 공동 공개 키를 생성하여 하나의 서명으로 공동 서명할 수 있습니다. 이는 확장성과 개인정보 보호에 대한 중요한 개선사항입니다. 이는 슈노르 서명이 기존의 다중 서명 거래에 대한 서명자 수가 증가함에 따라 비교 이익이 커지면서, 공간 절감과 검증 시간에 대한 단축을 의미합니다.

슈노르 서명 공간의 절감 추정치

저희는 슈노르 다중 서명이 제공 가능한 이 통합 기능을 증가시키는 잠재적 비트코인 네트워크 용량 산출을 시도했습니다. 그러나 많은 수의 가정으로 인해 아래의 13.1%의 용량 증가 수치는 매우 대략적인 추정치로 간주해야 합니다.

UTXO (Unspent Transaction Output, 미사용 거래 출력 값) 수 기준의 절감 추정치

UTXO 수 기준으로 추정된 현재 다중 서명 사용량
5.9%
100% 슈노르 채택을 가정한 효과적인 네트워크 용량 증가
13.1%

(출처: 비트멕스 리서치 팀의 산출 및 추정치, p2sh.info)

(공지사항: 해당 추정치는 슈노르의 작은 서명 크기가 작을 경우 발생하는 영향을 무시하며 공개 키와 서명에 참여함으로써 얻을 수 있는 이점만을 포함합니다. 용량 증가는 다중 서명과 관련하여 p2sh.info를 사용하고 각 다중 서명 유형(50~85% 범위)에 여러 개의 절감 효과를 적용하여 추정했습니다. UTXO 사용 비율이 일반적인 블록체인 사용의 전형이며 더 큰 다중 서명 거래에 더 높은 가중치를 적용한다는 가정 하에 네트워크 전체 용량 증가를 추정했습니다. 미사용의 P2SH 출력 값은 사용된 출력 값에 비례하여 다중 서명 유형에 할당되었습니다. 이 수치는 매우 대략적인 추정치로만 간주해야 합니다. 2019년 5월 7일 자의 자료 )

위의 예상 용량 증가는 규모가 작은 것으로 간주할 수 있지만 다음 사항을 고려해야 합니다:

  • 다중 서명 기술의 경제적 사용은 단순히UTXO 수를 확인하는 것보다 훨씬 더 널리 퍼져 있습니다. 모든 비트코인의 약 21.5%가 다중 서명 지갑에 저장되어 있는데 이는 UTXO 수 기준에 의한 5.9% 채택율보다 훨씬 더 높은 수치입니다
  • 아래 도표에서 알 수 있듯이 다중 서명 채택이 빠르게 증가하고 있습니다.
    이와 동시에 라이트닝 네트워크와 같은 새로운 시스템은 다중 서명 채택을 필요로 하고, 이를 더욱 강력하게 만드는 슈노르 서명으로 인해 채택율이 증가 할 가능성이 있습니다

P2SH 주소 유형으로 저장된 비트코인 – 다중 서명 기술의 강력한 성장세를 나타내는 도표

(출처: p2sh.info)

따라서 저희의 산출 방식에 따르면 네트워크의 현재 사용량을 기준으로 100% 슈노르 채택으로도 네트워크 용량은 13.1%만 증가할 뿐이며, 장기적으로 공간 절감 및 네트워크 용량 증가는 이보다 훨씬 더 높을 것입니다.

머클화 추상 구문 트리 (MAST)

MAST는 2016년에 비트코인 프로토콜 개발자인 Johnson Lau 박사가 고안한 아이디어였습니다.
Lau 박사는 과거 비트멕스 리서치 팀에서 2018년 2월 소트프포크를 만드는 기술: 정책 규칙에 의한 보호라는 제목의 보고서를 기재한 적이 있습니다. 이와 같은 MAST 아이디어는 시간 잠금 조건 외에도 2 개의 다중 서명 조건 중 2 개와 같은 여러 지출 조건을 포함할 수 있다는 점입니다. 이러한 모든 조건과 스크립트를 블록체인에 넣지 않도록 하기 위해 지출 스크립트를 머클 트리 내부에 구성하여, 필수적인 머클 분기 해시와 함께 사용할 경우에만 공개할 수 있습니다.

MAST 지출 조건의 그래프 도표

(출처: BitMEX Research)
(공지사항: 해당 도표는 MAST가 슈노르와 함께 사용되었다는 가정 하에 거래 구조를 설명합니다. 위의 구성 자금은 Bob과 Alice가 모두 서명 후에 협조적인 방식으로 상환되거나, 시간 잠금 이후에는 비협조적인 방식으로도 상환될 수 있습니다. 위의 내용은 라이트닝 네트워크를 열고 닫을 때 필요할 수 있는 구조 유형을 설명하기 위한 것입니다)

위의 설계를 기준으로 한 개의 지출 조건만 공개해야 한다고 가정할 수 있습니다. 예를 들어, 출력 값을 서명자가 한 개의 슈노르 다중 서명과 머클 트리 (해시 (1 & 2))의 오른쪽 상단에 해시를 제공하기만 하면 됩니다. 따라서 머클 트리가 존재 함에도 불구하고 대부분의 경우 모든 것이 계확대로 진행되는 경우, 단일 서명과 32바이트 해시만 필요합니다. 보다 간결하게 스크립트를 확인하기 위해서는 다른 분기 해시를 공개하여 머클 트리의 일부임을 증명해야 합니다.

그러나 이 구조의 단점은 정상적인 최적의 상황에서도 메르켈 트리의 왼쪽 상단에 있는 단일 키와 스크립트를 제공할 때, 최대 32바이트의 데이터를 사용하여 블록체인 (해시 (1 & 2)에 다른 해시를 게시해야 한다는 것입니다. 이 약점은 또한 머클 트리의 상위 분기가 항상 표시됨에 따라 제 3자가 더 복잡한 지출 조건 존재 여부를 판단할 수 있기 때문에 개인정보 보호를 약화시킵니다.

탭루트

저희가 확보하고 있는 모든 정보에 따르면, 탭루트 아이디어의 기원은 비트코인 개발자 Gregory Maxwell이 2018년 1월에 보낸 이메일에서 나온 것입니다. 탭루트는 머클 트리의 상단을 제외하고 구조가 유사합니다. 탭루트의 경우, 협조적 또는 일반 시나리오에서는 머클 트리의 존재 여부에 대한 증거를 게시할 필요 없이 하나의 공개 키와 단일 서명만 게시할 수 있는 옵션이 있습니다. 탭루트 거래 구조에 대한 그림이 아래에 나와 있습니다.

탭루트 지출 조건의 그래프 도표

(출처: BitMEX Research)

(공지사항: 해당 도표는 위의 MAST 도표와 동일한 지출 기준을 나타냅니다)

왼쪽 (또는 주소)의 수정된 공개 키는 원래 공개 키와 머클 루트 해시에서 산출할 수 있습니다. 일반적 또는 협조적인 지불의 경우, 상환 시에 원래의 키는 온체인에 존재할 필요가 없고 머클 트리의 존재는 밝혀지지 않으며, 게시되어야 하는 것은 모두 단일 서명입니다. 비협조적 또는 비정상적인 상환이 발생하는 경우, 머클 트리에 대한 정보와 함께 원래의 키가 공개됩니다.

원래의 MAST 구조에 비해 탭루트의 이점은 분명합니다. 협조적 사례에서는 더 이상 블록체인 혹은 스크립트 자체에 32바이트 해시를 추가하지 않아도 되므로 효율성이 개선됩니다. 이 외에도 거래는 “정상적”인 것처럼 보이며 단지 공개 키와 서명이 있는 지불일 뿐, 다른 지출 조건의 존재는 공개할 필요가 없습니다. 이는 예를 들어 라이트닝 채널을 열거나 협조적 라이트닝 채널을 폐쇄할 때 외부 제 3자 관찰자에게 돌아가는 큰 개인정보 보호 혜택입니다. 거래는 비트코인의 정기적인 지출과 정확히 동일하게 보입니다. 해당 거래는 비협조적인 라이트닝 채널 폐쇄 시에만 머클 트리의 존재를 드러낼 수 있도록 구성할 수 있습니다. 거래 유형이 더 다양할수록 제 3자가 어떤 유형의 거래가 발생하고 있는지 판단하고 자금 흐름을 확립할 수 없기 때문에 개인정보 보호에 유리합니다. 비트코인 개발자들 중 일부의 장기적인 목표는 어떤 유형의 거래가 발생하든 적어도 이른바 협조적 사례에서 모든 거래가 동일하게 보이도록 하는 것일 수 있습니다.

서명 집계에 대한 혼란

블록체인에 필요한 서명 수를 줄임으로써 얻을 수 있는 잠재적인 확장성 이점은 크기 때문에 이에 대한 개념은 많은 흥분을 불러일으키는 경향이 있습니다. 슈노르 서명은 다중 서명 거래에서 서명을 집계할 수 있는 기능을 제공하며, 이는 비트코인에 중요한 이점이 되어야 합니다. 그러나 이 부분을 포함시키는 것과 다른 서명 통합 관련 아이디어의 존재는 적어도 이 업그레이드 제안과 관련하여 비현실적인 기대로 이어졌습니다. 이 특정 업그레이드 제안의 경우 유일한 집계 혜택은 다중 입력 혹은 다중 거래가 아닌 다중 서명 체계에서 서명을 결합하는 형태입니다.

서명 집계 아이디어에 대한 요약 목록

소프트포크 제안에 포함
다중 서명 거래에서 공개 키와 서명을 결합 – 슈노르의 일부로 포함
거래의 다중 입력에 대한 공동 서명
아니요
다중 거래의 다중 입력에 대한 공동 서명 (그린코인은 밈블윔블을 사용하여 이 영역에서 일부 기능을 갖추고 있습니다)
아니요

(출처: BitMEX Research)

결론

저희의 견해로 봤을 때 이 소프트포크와 관련된 이 점들은 논란의 여지가 없습니다. 해당 소프트포크는 기능성, 확장성 및 개인정보 보호에 있어 어느 쪽이든 유리한 상황으로 비쳐지고 있습니다. 논쟁의 가장 큰 영역은 이 특정한 방식으로 해야 하는 이유에 대한 다른 아이디어 혹은 주장이 포함되지 않는 것입니다.

그렇다 하더라도 많은 사람들은 이러한 업그레이드의 잠재적 이점에 대해 열광하고 있으며 가능한 한 빠른 시일 내에 해당 업그레이드를 활성화할 수 있기를 고대하고 있습니다. 하지만 비트코인과 특히 합의 규칙의 변경 사항에 대해서는 인내의 필요성을 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

5월 1일 18:30 UTC (한국시간 기준 5월 2일 오전 3시 30분) 경, 저희 비트멕스는 탐색 메뉴 개선의 일환으로 상향식/하향식 수익계약의 프런트 엔드 위치를 자체 탭으로 옮기는 업데이트를 시행하였습니다.

고객 지원 요청에 대한 서비스를 개선하기 위해 저희 비트멕스는 https://bitmex.com/app/support/contact에서 고객 문의 사항을 관리할 수 있는 신규 지원 페이지를 공개하였습니다. 저희는 다국어 양식과 같은 향후 업데이트를 통해 해당 페이지를 계속 개선해 나갈 것입니다.

추후 통지가 있을 때까지 [email protected]을 통한 문의 접수는 계속 지속될 예정이나 되도록 신규 양식을 이용하여 고객 지원팀에 문의하는 것을 권장드립니다.

항상 비트멕스 커뮤니티와 함께해 주셔서 감사합니다!

Cambridge Analytica라는 AdTech 스타트업이 있었다. 페이스북 유저들이 Like를 누른 정보들을 모은 다음, 각 유저별 성향을 뽑아내고, 그 성향에 맞춰서 타겟팅된 메세지를 보낼 수 있는 서비스였다. 수천만명의 유권자들에게 공통된 메세지가 아니라, 그 사람들의 스타일에 맞춰서 다른 메세지를 보낸다니, 이거 꿈 같은 미래형 서비스 아닌가?

근데 “있었다“라니? 왜 과거형일까?

트럼프 대통령의 2016년 선거 캠페인은 유저별로 다른 광고를 내보낼 수 있는 플랫폼을 찾는데 혈안이 되어있었다. 그들 눈에 들어온 Cambridge Analytica는 입맛에 딱 맞는 서비스였고, 트럼프 대통령의 선거 캠페인은 (자신이 Fake News라고 주장하는) 각종 언론사들의 비협조로 굉장히 힘들게 진행되고 있었던 탓에, 페이스북 유저 데이터를 가져오는게 불법인지 여부를 확인할 여유도 없이 그 서비스를 갖다 쓸 수 밖에 없었다. 선거가 끝나고 결국 데이터 불법 수집을 이유로 회사 관계자는 모조리 처벌을 받았고, 회사는 흔적도 없이 사라졌다. 페이스북은 개인 정보 보안에 소홀했다는 책임을 표명했고, 마크 주커버그는 상원의원들의 한심, 멍청, 답답한 질문을 몇 시간 동안 무덤덤한 표정으로 대답해주는 고역을 치르기도 했다.

(Source: CNBC.com)

2016년 미 대선 선거전이 한창이던 이 시점에 위와 같은 서비스가 완전히 충격적인 새 서비스였을까?

당시 한참 인기를 끌었던 미국 정치 드라마인 House of Cards에는 Data Scientist들을 활용해서 인터뷰에서 무슨 단어를 어떤 어조로 이야기해야 대중의 호응을 이끌어 낼 수 있는지를 실시간으로 분석할 수 있다는 걸 알려주는 장면도 등장하고, 어떤 소스였는지는 끝까지 비밀로 밝히면서 몇 백만명의 중립성향 유권자 전화번호를 뽑아와 선거 팀에 넘기는 장면도 나온다. 당시 워싱턴 DC쪽에 Data Scientist 자리에 지원하면 이런 Sentimental analysis는 해봤냐, Natural Language Process는 잘 아느냐, Network theory는 어떤 방식으로 적용해봤냐는 질문을 수도없이 들었을 것이다. 물론 그 회사들 상당수가 페이스북의 (어쩌면 고의적이었을지도 모르는) 보안 미비를 이용해 데이터를 긁어 모았다는 사실은 공공연한 비밀이었다.

 

Psychographic targeting의 역사

각 유저별로 성향을 파악해서, 그 유저에게 적합한 형태로 광고 메세지를 조절한다는 서비스는 2016년에 갑자기 등장한게 아니다.

가끔 별 대단치 않아보이는 질문 10개 남짓을 받고, 뭘 좋아하는지 대답해주고 나면 당신은 어떤 성향입니다는 평가를 해 주는 서비스를 봤던 적이 있을 것이다. 실제로 심리학에서 Big 5라고 부르는 인간의 성향 그룹이 있다.

심리학에서 정한 이런 기본적인 성향 이외에, Attitude, Interest, Opinion (AIO) 등등 다양한 종류의 성격 구분 방식이 있는데, 광고심리학을 하시는 분들이 썼던 사례가 있기는 하지만, 아무래도 정확도에 한계가 있고, 인간 성격을 저렇게 단순하게 구분할 수 있을까에 대한 의구심이 있었기 때문에 널리 활용되지는 못했다.

 

Demographic targeting과의 차이점

온라인 광고 시장에서 제일 먼저 나온 “타게팅” 광고는 인구통계학적인 정보를 이용하는 방식이었다.

성별, 연령, 결혼 유무, 거주 지역 등등의 정보는 위의 Big 5나 AIO처럼 뭔가 뜬구름 잡는다는 느낌도 없고, 눈에 확실하게 보였기 때문이다. 예를 들어, 우리 회사 상품은 30대 남성들이 주로 구매한다는 정보를 갖고, 30대 남성들이 자주 들어가는 커뮤니티에 집중 광고를 하는 방식이 보편화된 것이 바로 이런 이유 때문이다.

그런데, 사회경제문화적인 발전이 계속되면서 인간의 선호는 너무 복잡해졌다. 30대 남성이 자주 쓰는 제품을 40대나 50대 남성이 쓰지 말라는 법이 없고, 같은 연령대의 여성이 쓰지 말라는 법도 없다. 반대로 20대 여성들이 주로 쓰는 상품을 남성들도 많이 쓴다며 이른바 “유니섹스” 형태의 상품 구매 패턴을 볼 수 있다는 신문 기사가 나온지 이미 수십년이 지났다.

말을 바꾸면, 인구통계학적인 정보만을 바탕으로 한 광고 타게팅 너무 구식이라는 것이다.

 

Behavioral targeting과의 차이점

최근 들어 “인공지능”을 이용한 맞춤형 상품을 보여준다는 서비스가 우후죽순처럼 생겨나고 있다. 언론 플레이를 위해 “인공지능”이라는 단어를 썼지만, 사실은 Look-a-like 유저를 찾는 단순한 알고리즘이다. 상품 A-B-C-D를 보고 E를 구매한 유저 정보가 10명 정도 있었다면, 그 후부터는 A-B-C 상품을 보고 있던 유저에게 D-E 상품 그룹을 추천해주는 방식의 서비스인데, 이걸 해쉬 태그 방식의 검색어로 처리하면 Google 등이 쓰고 있는 검색 서비스가 되고, 쇼핑몰 상품 추천이나 광고 노출에 쓰면 “인공지능”의 탈을 쓴 Behavioral targeting이 된다.

이런 타게팅 방식의 가장 큰 문제는 특정 영역에서만 작동된다는 점이다. 쇼핑몰 “가”에서 어떤 유저가 A-B-C 상품을 보고 있다는 이유로 D-E 상품을 추천해줬는데, 쇼핑몰 “나”로 오면 “가”에서 쓰던 정보가 아무런 도움이 안 된다. 거기다 데이터를 공유하려고하면 쇼핑몰 “가”는 손해보는 장사를 해야된다. 설령 “가”와 “나”가 서로 유저 검색 데이터를 공유하기로 했다고해도, 단순히 상품을 본 기록 뿐만 아니라, 그 상품의 카테고리, 가격 등등 세부 정보를 모두 공유해야 진정한 데이터 공유가 된다.

쇼핑몰 “가”와 “나”가 그런 업무 협조를 맺는데 걸리는 시간을 생각해보자. 우리나라에만 온라인 쇼핑몰이 얼마나 많을까? 더 유저가 많은 쇼핑몰일 수록 손해를 보는데, 쉽게 협상이 될까?

쇼핑몰이 아닌 다른 서비스에서 쇼핑몰 검색 정보를 쓸 수 있는 방법은 없을까? 분명히 특정 상품 군을 많이 샀던 유저라면 자기네 서비스에도 관심이 있을거라는 짐작을 할 수 있을텐데, 이런 데이터 공유는 한계가 있을 수 밖에 없다.

차라리 미국의 Amazon처럼 1개 쇼핑몰이 시장을 사실상 반독점 형태로 운영하면서 모든 유저 검색 정보를 다 갖고 있다고 해도 쇼핑몰을 넘어선 다른 서비스에 적용하려면 같은 한계를 넘어야한다.

 

카드사에서 대량 구매한 데이터

국내외에 카드사에서 데이터를 대량으로 구매하고, 그 정보들을 이용해서 유저 프로파일링을 하겠다는 서비스를 꽤나 봤던 적이 있다. 만약 그들이 갖고 있는 정보가 “영수증” 급으로 상세한 정보라면 좀 말이 되겠지만, 많은 경우 전체 합계 금액 이상의 정보가 없다. 쇼핑몰들 입장에서도 상세 정보를 내부적으로는 갖고 있으면서 유저들의 행동 패턴을 볼 인센티브가 있을지는 몰라도, 카드사에게 상세 정보를 주는 건 불편할 것이다.

당장 마트에서 10개 상품을 구매한다음에 1개만 반품처리를 해 보시라. 아마 전체 환불을 한 다음에 다시 9개 상품에 대해서 재결제를 할 것이다.

더 나아가서 위의 데이터는 결제 여부만 알 수 있고, 정작 결제 전에 어떤 행동을 했을지에 대해서는 제한적인 정보 밖에 없다. 식당 A에서 점심 식사를 했는데, 그 전에 식당 B와 C를 들러서 빈 자리가 없었기 때문에 A에서 식사를 했다면 A는 선호되는 식당이 아님에도 불구하고, 카드사 기록만 놓고보면 그 고객은 식당 A를 좋아하는 사람이라고 인식하게 될 것이다.

요컨대, Flow를 볼 수 없는 데이터, Snapshot만 보는 데이터로 타게팅을 한다는 건 한계가 있을 수 밖에 없다.

 

Psychographic targeting이란?

다시 트럼프 대통령의 사례로 돌아와보자.

Cambridge Analytica는 유저 성향에 따라 완전히 다른 배너를 보여줬다.

정치적 성향은 중립이지만 애완동물을 좋아하는 사람에게는 상대 후보가 표정 찌부리며 애완동물을 피하는 모습을 보여줬고, 반대로 애완동물을 싫어하는 사람에게는 트럼프 대통령이 애완동물을 달가워하지 않는 사진이 들어간 광고 배너를 노출시켰다. 비슷한 맥락으로, 주제별로 세분화된 선호도에 따라 정부 예산을 더 들여서 커뮤니티 센터를 지어야한다는 뉴스 클립과 세율을 낮춰야한다는 상반된 메세지를 인구통계학적으로는 거의 같은, 하지만 지역 이슈에 대한 견해가 미세하게 다른 그룹에게 뿌린 기록도 찾아볼 수 있다.

아래의 좀 더 간단한 예시를 보자.

(Source: Wishpond blog)

위의 두 여성은 40대 초반, 중산층, 어린 자식이 2명이고 직장인 여성이라는 공통점을 갖고 있다. 아마 인구통계학적인 정보만을 활용했다면 둘에게 같은 광고가 나가게 될 것이다. 그러나 Psychographic targeting을 하고 있으면 첫번째 여성분께는 요리 재료 광고가 나가고, 두번째 여성분께는 배달음식 광고가 나가게 된다.

정치나 쇼핑에만 그런 서비스가 쓰이는게 아니다. Porsche 자동차 광고에 쓴 사례를 보면, 같은 고급 차량을 부잣집 아드님 스쿨버스라고 설명하는 광고도 있고, 하이킹 같은 야외 활동을 좋아하는 사람들에게 딱 맞는 차라는 광고도 있다. (아래 광고 시즌이 겨울이었다면 아마 스키 관련된 이미지와 결합되었을 것이다.)

 

Psychographic targeting을 위한 도전

당장 우리 Pabii의 서비스를 기획하면서 유사한 서비스를 한국 시장에서 찾아봤다.  없더라. 페이스북에서 Like값들을 이용해 약간 시도할 수 있는 정도다.

평소 웹서핑 중에 보는 모든 광고를 우리가 Porche 911처럼 초미세 타게팅해서 보여드리려는 서비스를 만들고 있는데, 그래서 스마트폰을 쓰는 모든 분들이 우리의 고객분이 되는 걸 목표로 하는데, 광고 타게팅에 협조해주신 부분에 대한 보상액이 크게 느껴지는 분들과 작게 느껴지는 분들에게 다른 메세지를 보내고 싶어도 뾰족한 방법이 없다. 기껏해야 직장인과 비직장인을 구분하기 위해 인구통계학적 정보를 쓰는게 전부인 상태더라.

사실 이 서비스를 처음 기획하면서 가장 직접적으로 직면했던 도전은 “돈”이 아니라 “데이터”였다. 위의 Cambridge Analytica 사례에서 봤듯이, 개인의 선호 같은 데이터를 동의없이 훔쳐(?)가면 엄연히 불법이고 처벌을 받게된다. 그렇다고 다른 데이터를 구매하려니 위에 쇼핑몰, 카드사 예시에서 언급했듯이 우리가 원하는 레벨의 데이터는 없다.

어차피 유저 특성을 뽑아내고나면 기초 데이터 (Raw data)는 더 이상 쓸모가 없어서 버리게 될텐데, 그럼 개인정보보호법을 위반하지 않는데, Pabii가 기대하는 수준의 데이터가 있어야 그런 데이터 가공이 유의미할 수 있다는 판단이 섰다.

그래서 우리는 합법적인 수준에서 데이터를 받아오는 앱을 직접 만들고 있다. 내부적으로 걱정하는 부분은 이 앱을 출시해도 사용자 숫자가 일정 수준이 되기 전까지는 유저 특성을 뽑아내는 고급 통계학 알고리즘이 작동하기 어렵겠다는 점, 그리고 광고주가 없어서 유저들에게 적절한 보상을 돌려드리기 어렵겠다는 점이다.

이런 문제를 해결하기 위해 다른 보상형 광고 앱들처럼 과다보상으로 유저 유입을 유도하는 방식을 택하는 대신, 우리 앱에서 받은 돈을 쓸 수 있는 생태계를 만드는 방식으로 문제를 극복하려고 한다. 그래서 무모하다는 욕을 먹어가며 우리가 직접 SNS를 만들고, 쇼핑몰을 만들고 있다. (그렇다고 Instagram과 Amazon을 만드는 건 아니다ㅋㅋ)

(Source: SciELO)

 

데이터 가공이란?

회사 이름 P.A.B.I.I는 Psychographic Analytics by Integrated Intelligence의 약자다. Psychographic analytics가 작동하기 위해서는 Integrated Intelligence가 뒷받침되어야하는데, 이게 바로 유저 데이터를 1명, 1명만 봐서는 아무런 의미가 없고, 수백만명의 데이터를 묶었을 때만 의미가 있다는 말이다. 모두의 힘이 모여야 되는 윈기옥 같은 서비스다.

페이스북에서 유저들의 Like를 그대로 긁어온 Cambridge Analytica와 가장 크게 다른 점은, 우리는 그런 Like 정보를 활용하지 않는다는 것이다. 우리는 그런 뻔한 눈에 보이는 데이터를 쓰는 쉬운 길을 택할 생각이 없다. 남들이 금방 카피해서 따라올 수 있다는 걸 알기 때문이다. 우리는 유저들의 평소 앱 활동 내역 정보들을 Factor analysis같은 고급 통계학을 이용해 가공해서 남들이 찾아낼 수 없는 유저 특성을 도출할 것이다. Factor를 도출하는 순간부터 기초 데이터를 더 이상 쓰지 않아도 되는 서비스를 만든다는게 바로 여기에 기반한다. 그렇게 통계 모델링에 자신 있는데 왜 유저 데이터에 목을 매냐고? Integrated Intelligence가 필요한 부분, 좀 더 정확하게는 Factor라는 가상 변수의 정확도는 데이터에서 볼 수 있는 패턴 다양성의 폭과 깊이에 크게 달려있기 때문이다.

DSP 방식의 보상형 광고 서비스를 만들면서, 어쩌면 우리는 의적 홍길동을 꿈꾸고 있지 않나는 생각도 해 봤다. 그동안 광고주의 이익을 위한 서비스를 제공하면서 온라인 광고 플랫폼의 모든 주체들이 이익을 보고 있었는데, 정작 데이터를 제공했던 유저들은 보상을 받질 못했다. 일부 보상형 광고들이 있었지만 체리피커들 때문에 광고 효율성이 악화되면서 핵심 서비스로 남을 수는 없었다. 우리는 더 이상 광고주들이 체리피커를 문제삼지 않아도 되는, 그렇지만 데이터 제공자인 유저들이 합리적인 보상을 받을 수 있는 시스템을 만들려고 한다.

광고주님들, 데이터는 유저가 만들어 드리거든요?

 

나가며 – Why Pabii is different

전직 야X 코리아 출신으로, 현재 어느 온라인 광고 스타트업 CTO로 계신 분이 했던 말이다.

“데이터 사이언스는 데이터라는 바다에서 금을 찾는 작업이다”

말을 그렇게 해 놓고는 타게팅 알고리즘에 대해서 설명해달라는 10가지 다른 종류 질문을 하니 땀을 뻘뻘 흘리며 “와X다 대학교에 계신 교수님께서 연구를 하시는데…”로 대답만 하는 걸 봤었다.

그 발표가 끝나고나니 옆에 앉은 친구 하나는 “와X다 대학교가 타게팅 알고리즘으로 좋은 학교야?”라고 묻더라. 자기도 미국에서 석사 유학까지 하며 연구라는게 어떻게 돌아가는지 맛보기라도 한 녀석이….

그런 답답한 지식 수준으로 타게팅 한다는 광고 스타트업 CTO를 하면서 회사 모델 설명회를 열고 있는 사람이나, 담당 교수의 논문 실적과 연구 수준과 깊이 대신 현재 재직 중인 학교의 명성을 묻고 있는 사람이나, 그런 시간 낭비하는 프리젠테이션에 참석하고 그런 깝깝한 질문하는 친구를 둔 나 자신이나, 누가 누구를 욕하랴~

그 와X다 대학에 계신다는 분의 논문도 읽어보고, 개인적으로 수소문한 정보를 모아봤는데, 그 분 역시도 기술적으로 데이터를 처리하려는 엔지니어고, 모델링에 기반한 데이터 전처리에 깊은 관심이 있는 분은 아니라는 사실을 알게 되었다. 그 광고 스타트업이 퍼포먼스 마케팅을 한다고 주장하는데 퍼포먼스에 해당하는 광고 효율성이 전혀 느껴지지 않는 근본적인 이유일 것이다.

우리 Pabii는 그들과 완전히 다른 데이터, 완전히 다른 사업 모델, 그리고 완전히 다른 Data Science 내공으로 승부하려 한다.

 


공지1: 여러 곳에서의 요청에 따라 7월, 8월에 데이터 사이언스 강의 및 데이터 사이언스 모델링 강의를 개설합니다. 잠정적으로 7월 말 ~ 8월말 주말을 이용할 예정입니다.

공지2: RTB 시스템 개발을 위해 대용량 트래픽 처리에 관심있는 개발자 분을 모십니다. 제 타게팅 알고리즘이 시스템 내부에서 실시간으로 계산처리될 수 있도록 Memory DB 커스터마이징을 많이해야하는 업무를 맡으실 겁니다. 현재 저희가 내부에서 확정한 기술 스펙은 HAproxy, NginX, Kafka, ELK 등이고, Memory DB쪽은 Amazon DynamoDB는 비용 문제로 고려대상이 아니고, Redis, MongoDB, Cassandra보다 Couchbase나 YugabyteDB 같은 한국에서 흔히 쓰이지 않았던 스펙으로 만들 예정입니다. Memory DB쪽 경력 있으신 분, 초당 1백만 이상의 트래픽을 감당할 수 있다고 도전하시려는 개발자분 우대합니다.

요약: 2019년 4월 18일, 비트멕스 리서치 팀의 비트코인 캐시 SV 노드는 두 번의 블록 리오그를 겪었습니다. 먼저 3개 블록의 리오그가 발생했고, 뒤를 이어 6개 블록의 리오그가 발생했습니다. 이번 간략한 보고서에서 저희는 임시 체인 분할과 관련된 데이터와 도표를 제공할 예정입니다. 이번 체인 분할은 합의 관련 문제보다는 전파하는 데 너무 오랜 시간이 소요된 대규모 블록들에 의해 발생된 것으로 보입니다. 저희 비트멕스 리서치 팀의 분석에 따르면 분할과 관련된 이중 지불 공격은 없었다는 것을 보여주고 있습니다.

체인 분할 다이어그램 – 2019년 4월 18일

출처: BitMEX Research
공지사항: 위의 이미지는 두 개의 유효한 경쟁 체인이 존재했었고 578,639번 블록에서 비 합의 분할이 발생했음을 나타냅니다. 저희의 노드는 왼쪽의 체인을 따라 578,642번까지 이어 가다 오른쪽으로 넘어갔습니다. 약 1시간 후, 이는 다시 왼쪽으로 넘어가는 현상을 보였습니다. 왼쪽의 체인은 지속되었고 오른쪽의 체인은 결국 유기되었습니다.

체인 분할 거래 데이터

거래 건 수
주요 체인 (6개 블록 이내)
754,008
포크 체인
1,050,743
중첩 부분 (6개 블록 이내)
753,945
최종 이중 지불 공격
0

출처: BitMEX Research

저희의 거래 분석에 따르면 포크 체인 (오른쪽)의 모든 TXID (거래번호)는 결국 코인베이스 거래를 제외하고는 주요 체인으로 되돌아가는 현상을 보였습니다. 따라서 이번 일과 관련하여 이중 지불 공격이 발생하지 않았다는 것이 저희의 생각입니다.

분할과 관련된 블록의 타임스탬프 – 2019년 4월 18일

현지 시계 블록 타임스탬프 블록헤이트 해시 크기 (MB) 로그2 작업량
11:39:47 11:39:19 578,638 000000000000000001ccdb82b9fa923323a8d605e615047ac6c7040584eb2419 3.1 87.803278
12:04:51 12:04:37 578,639 0000000000000000090a43754c9c3ffb3627a929a97f3a7c37f3dee94e1fc98f 8.6 87.803280
12:28:01 12:20:36 578,640 00000000000000000211d3b3414c5cb3e795e3784da599bcbb17e6929f58cc09 52.2 87.803282
12:43:42 12:29:39 578,641 0000000000000000050c01ee216586175d15b683f26adcfdd9dd0be4b1742e9e 42.1 87.803285
12:59:27 12:51:40 578,642 00000000000000000a7a25cea40cb57f5fce3b492030273b6f8a52f99f4bf2a8 76.2 87.803287
13:05:18 12:32:39 578,640 000000000000000007ad01e93696a2f93a31c35ab014d6c43597fd4fd6ba9590 35.5 87.803282
13:05:18 12:33:16 578,641 0000000000000000033ed7d3b1a818d82483ade2ee8c31304888932b7729f692 0.1 87.803285
13:05:18 12:41:38 578,642 00000000000000000ae4a0d81d4c219139c22ba1a8a42d72b960d63a9e157914 1.0 87.803287
13:05:19 12:56:37 578,643 00000000000000000590821ac2eb1d3c0e4e7edab586c16d5072ec0c77a980dc 0.8 87.803289
13:19:36 13:14:22 578,644 0000000000000000001ae8668e9ab473f8862dc081f7ac65e6df9ded635d338e 128.0 87.803291
13:21:56 13:18:07 578,645 0000000000000000049efe9a6e674370461c78845b98c4d045fe9cd5cb9ea634 107.2 87.803293
14:12:54 13:15:36 578,643 0000000000000000016b62ec5523a1afe25672abd91fe67602ea69ee2a2b871f 23.8 87.803289
14:12:55 13:43:35 578,644 000000000000000003e9d9be8a7b9fc64ef1d3494d1b0f4c11845882643a6439 1.3 87.803291
14:12:55 14:01:34 578,645 0000000000000000052be8613e79b33a9959535551217d7fdacc2d0c1db1e672 0.0 87.803293
14:12:55 14:06:35 578,646 00000000000000000475ab103a92eb6cb1c3c666cd9af7b070e09b3a35a15d66 0.0 87.803296
14:27:09 14:24:37 578,647 0000000000000000062bade37849ade3e3c4dfa9289d7f5f6d203ae188e94e4f 77.0 87.803298

출처: BitMEX Research

저희는 큰 관심을 두고 지켜보고 있을 사용자들을 위해 다음을 포함하여 체인 분할과 관련된 모든 세부사항을 공개하는 위의 표를 제공하였습니다:

  • 블록 타임스탬프
  • 현지 시계 타임스탬프
  • 블록 해시
  • 블록 크기
  • 각 블록까지 누적된 총 작업증명 (PoW, Proof of Work)의 양

위의 세부사항을 이용해 체인 분할과 관련하여 발생한 작업을 추적하고 타임라인을 작성할 수 있습니다.

결론
이 정보와 분석을 제공하는 저희의 주된 동기는 비트코인 캐시 SV에 대한 관심이 아닌, 비트코인 네트워크에서 이러한 유형의 이벤트를 분석하고 감지하는 시스템을 개발하고자 하는 바람으로 이루어졌습니다. 빈약한 블록 전파 혹은 합의 관련 문제로 인한 체인 분할 감지를 지원하기 위해 https://forkmonitor.info 웹사이트에서 시스템을 개발하고 있습니다. 비트코인 캐시 SV에서의 이러한 이벤트는 저희에겐 좋은 관례입니다.

비트코인 캐시 SV의 경우 블록 크기는 리오그 기간 동안 특히 컸습니다. 포크 체인에서 마지막 두 블록은 각각 128MB와 107MB였습니다. 주요 체인에서 블록의 대부분은 50MB 이상이었습니다. 따라서 저희의 견해로는 다른 체인의 블록이 발견되기 전에 마이너들이 이러한 큰 규모의 블록은 충분히 빠르게 전파하고 검증할 수 없기 때문에, 블록의 커다란 크기가 리오그의 근본적 원인일 가능성이 높습니다.

저희는 이것이 비트코인 캐시 SV에 미치는 영향에 대해서 언급할 부분은 없습니다. 이에 대한 저희의 논평은 다른 전문가들에게 맡기도록 하겠습니다.

비트멕스의 소유주인 HDR Global Trading은 고성능 전문 거래 소프트웨어의 세계적인 공급 업체인 Trading Technologies International, Inc. (TT)와 제휴를 체결하였습니다. 이번 제휴를 통해 비트멕스에서 거래 가능한 사용자들은 이제 대표적인 비트코인 무기한 스왑 계약을 포함한 모든 비트멕스 상품에서 Trading Technologies가 제공하는 시장 선두적인 거래 수단을 이용할 수 있게 되었습니다.

비트멕스의 최고 경영자인 Arthur Hayes는 다음과 같이 소감을 밝혔습니다:  “Trading Technologies와 마찬가지로 비트멕스는 수준 높은 거래자들에게 혁신적인 금융 상품 및 원활한 경험을 제공하기 위해 최선의 노력을 다하고 있습니다. 저희의 탄탄한 기술력을 결합함으로써 이 제휴 관계는 비트멕스만의 고유한 서비스를 Trading Technologies의 안목 있는 고객에게까지 확장시킬 뿐만 아니라, 최첨단 암호화폐 상품에 대한 접근성을 높이기 위해 상호 비전을 발전시킬 것입니다”

Trading Technologies의 최고 경영자인 Rick Lane 또한 다음과 같이 “비트멕스와의 협업은 수상 경력을 보유한 저희 Trading Technologies의 거래 소프트웨어를 훨씬 더 광범위한 암호화폐 시장으로 이끌 것입니다. 저희는 이 제휴 관계가 암호화폐에 다가가고자 하는 기존 고객뿐만 아니라 전문 거래 소프트웨어를 활용하고 더 나은 거래 경험을 즐기려는 신규 사용자를 통해 비트멕스의 거래량을 증가시킬 것으로 기대합니다” 라고 큰 포부를 전했습니다.

Trading Technologies의 플랫폼은 5개 대륙에 걸쳐 있는 Trading Technologies만의 사설 관리 인프라를 통해 전문 거래자에게 직접적인 글로벌 시장에 대한 접근성 및 거래 체결 서비스를 제공합니다. 전문 거래자, 중개인 및 시장 진입 서비스 제공 업체를 위해 특별히 설계된 Trading Technologies는 수동으로 이루어지는 마우스 클릭 거래에서 자동 주문 입력에 이르는 거래 방식을 수용할 수 있는 다양한 사용자 정의 도구를 아우르고 있습니다.

Trading Technologies 회사 소개

Trading Technologies (www.tradingtechnologies.com@Trading_Tech)는 독점 거래자, 중개인, 자금 관리자, CTA, 헤지 펀드, 상업연계 헤저 및 위험 관리자를 포함한 사용자를 위한 다양한 전문 거래 소프트웨어, 인프라 및 데이터 솔루션을 제공합니다. Trading Technologies는 전세계적인 주요 거래소들 및 유동성의 장에 대한 접근성을 제공하는 것 외에도 암호화폐 거래에 대한 도메인 별 기술과 실시간 거래 감시를 위한 기계 학습 도구를 제공합니다.