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How does IOTA’s tangle work and how does it compare to a traditional blockchain like the one Bitcoin uses? In this video I’ll explain these topics in a simple way!
Correction: bitcoin was launched in 2008, not 2012!
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[Tangle Tangle] IOTA 한국어 백서 – Steemit
안녕하세요. 탱글 및 블록 체인 관련 뉴스 및 소식을 전달해 드리는 @kilu83, 탱글탱글입니다. 새로운 코인을 공부할 시에 백서를 읽어보는 것도 매우 중요하죠. IOTA …
Source: steemit.com
Date Published: 11/27/2022
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아이오타 – 해시넷 위키
사물인터넷을 위한 암호화폐에는 아이오타 이외에도 에이치닥, 에스디체인, 아이오티체인, … 아이오타 백서인 “The Tangle”(탱글) 문서를 작성했다.
Source: wiki.hash.kr
Date Published: 2/15/2021
View: 4008
IOTA Korea
백서에는 IOTA 프로토콜의 모든 현재 기능인 코디네이터 노드, 마일스톤 또는 스냅 샷에 대한 언급이 없습니다. IOTA의 전체 노드는 기록을 최신 스냅 샷 …
Source: www.iotakorea.net
Date Published: 6/11/2022
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아이오타(IOTA)코인 백서 – 네이버 블로그
안녕하세요!!! 오늘의 백서는 아이오타(IOTA) 코인입니다! 천천히 읽어보도록 할게요!
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 10/10/2021
View: 9734
이오타 IOTA 백서 번역 및 요약입니다. White Paper 1/2 – FAQ
안녕하세요 IOTA의 white Paper를 요약해 보았습니다. IOTA는 현재 coinmarketcap의 6위를 차지하며, 기존의 채굴 방식과는 다르다는 특징이 있습니다 …
Source: www.ddengle.com
Date Published: 2/5/2022
View: 9573
아이오타(IOTA)의 함정, 투자에 유의해야하는 이유! – 모르면 손해
아이오타(IOTA)는 한때 코인마켓에서 시가총액 최대 4위까지 올라갔었던 코인입니다. 그 이유는 4차 산업혁명 … 자룡의 Honey Tip/자룡의 코인백서 …
Source: za-ryong.tistory.com
Date Published: 6/6/2022
View: 5432
암호자산(가상화폐) IOTA(아이오타)란? 아이오타 완벽 해설!!
암호자산(암호화폐) IOTA(아이오타)는 사물과 인터넷이 연결된 IoT기기 거래의 최대치를 끌어내기 위해 개발된 화폐로 2019년 5월 30일 기준 시가 …
Source: kor.coinmarket.media
Date Published: 4/11/2021
View: 6859
The Tangle
In this paper we analyze the mathematical foundations of IOTA, a cryp- tocurrency for the Internet-of-Things (IoT) industry. The main feature of …
Source: assets.ctfassets.net
Date Published: 4/3/2022
View: 4096
IOTA Tangle 에 관한 노트 – 브런치
그 자체로 흥미로운 백서를 읽고 | IOTA는 다른 가상화폐들과 구분되는 점을 블록체인을 사용하지 않은, 자신들만의 데이터 스트럭쳐 (Tangle)를 사용 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 7/4/2022
View: 1709
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- Author: Simply Explained
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- Date Published: 2017. 12. 26.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=CZxH1V_zoug
[Tangle Tangle] IOTA 한국어 백서 — Steemit
안녕하세요.
탱글 및 블록 체인 관련 뉴스 및 소식을 전달해 드리는 @kilu83, 탱글탱글입니다.
새로운 코인을 공부할 시에 백서를 읽어보는 것도 매우 중요하죠. IOTA 특징 상 완전히 새로운 기술의 코인이라 번역이 더욱 어렵습니다. 오늘 IOTA 공식 슬랙 한국인 채널의 박찬현님께서 IOTA 백서를 직접 번역하여 올려주셨습니다.
The Tangle
Serguei Popov , for Jinn Labs
2017년 8월 22일. Version 1.2
초록
이 백서에서는 사물인터넷 (IoT) 산업을 위한 가상화폐 iota의 수학적 기반을 분석한다. 이 새로운 가상화폐의 주 특징은, 거래를 저장하는데 블록체인 대신 방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph, DAG)인 탱글(tangle)을 사용한다는 것이다. 탱글은 블록체인의 다음 진화적 단계로, 자연적으로 블록체인 기술을 뛰어넘으며, 글로벌 단위의 초소규모 거래를 위해 필요한 기능들을 제공한다.특히, 이 글의 본질적 공헌들 중 하나는 마르코프 연쇄 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 알고리즘 종류이다. 이 알고리즘들은 갓 도착한 거래가 탱글에 부착될 site를 선택해준다.
(1) 시스템의 소개와 설명 (Introduction and Description of the System)
지난 6년동안의 비트코인의 등장과 성공은 블록체인 기술은 실세계의 가치를 가진다는 것을 증명하였다. 하지만, 이 기술은 가상화폐의 일반적인 전세계적 플랫폼으로 사용되는 것을 막는 여러 가지 약점들 또한 가지고 있다. 한가지 주목할만한 단점은 어떠한 가치의 거래에 대한 거래 수수료의 개념이다. 빠르게 개발되는 사물인터넷 산업에서 초소규모 거래의 중요성은 증가할 것이고, 이동하는 가치보다 더 큰 수수료를 지불하는 것은 논리적이지 못하다. 더 나아가, 블록체인 인프라(infrastructure)에서 수수료는 블록 생성자들에게 보상으로 작용하기 때문에 없애기 어렵다. 이것은 기존의 가상화폐 기술의 또 다른 문제, 특히 시스템의 이질적인(heterogeneous) 성질로 이어진다. 블록체인 시스템에는 거래를 요청(issue)하는 자와, 거래를 승인(approve)하는 자, 두 종류의 참여자가 있다. 시스템의 이런 구조는 결국 몇몇 참여자들 간에 차별이 생기게 되며, 모든 구성요소들이 해결에 자원을 소모하게 하는 갈등들을 만들게 된다. 앞서 말한 문제들은 비트코인과 다른 많은 가상화폐들의 기반인 블록체인과 원초적으로 다른 해결책을 찾게 한다.
이 백서에서는 블록체인 기술을 이용하지 않는 혁신적인 접근방안에 대해 논의한다. 이 접근방안은 현재 IoT 산업을 위해 특별히 설계된 iota라는 가상화폐에 적용되어 있다. 이 글의 목적은 탱글의 일반적인 특징들에 집중하고, 블록체인 없이 분산된 거래장부를 유지하려 할 때 생기는 문제점들에 대해 논의하는 것이다. Iota 프로토콜의 구체적인 구현방법에 대해서는 논하지 않는다.
일반적으로, 탱글 기반 가상화폐는 다음과 같이 작동한다. 전세계적 블록체인 대신, 탱글이라고 불리는 DAG(directed acyclic graph, 방향성 비순환 그래프)가 있고, 노드(node)에 의해 요청된 거래들은 거래를 저장하는 거래장부인 탱글 그래프의 site 집합을 구성한다. 탱글의 선(edge) 집합은 다음 방법으로 얻어진다: 새로운 거래가 도착하면, 그것은 이전의 거래 2개를 승인해야 한다. 이 승인들은 그림 1에 묘사된 것처럼 방향이 있는 선(directed edge)들로 표현된다.
백서 내용이 너무 길어 이 포스트에 다 담는 게 힘듭니다. 아래 링크로 가시면 풀 버전 다운 가능하십니다.
백서 영어 원본: https://tmpstorage.com/download/ddwccunwo4
한국어 번역본 다운 링크: https://tmpstorage.com/download/o1d4pby74u
아이오타(IOTA)코인 백서
트랜젝션의 weight는 발행하는 node가 투자한 금액에 비례.
실질적으로, weight는 3n으로 가정되며, n은 양의 정수이고,
acceptable values의 nonempty interval에 속하게 된다고 합니다.
cumulative weight는 트랜젝션 자체의 weight + 해당 트랜젝션을
직간접적으로 승인하는 모든 트랜젝션의 weight의 합으로 이루어진다.
모서리의 숫자는 트랜젝션 자체의 weight를 나타냄
예를 들어, 트랜젝션 F는 직간접적으로 트랜젝션 A, B, C, E에 의하여 승인된다. F의 cumulative weight 는 9 = 3+1+3+1+1이며, F와 A, B, C, E의 weight의 총 합.
승인되지 않은 유일한 트랜젝션(tips)은 A와 C이다. 새로운 트랜젝션 X가 등장하고, A와 C를 승인한 경우에, X가 유일한 tip이 된다. 모든 다른 트랜젝션의 cumulative weight는 3만큼(X의 weight) 증가한다.
이오타 IOTA 백서 번역 및 요약입니다. White Paper 1/2
안녕하세요
IOTA의 white Paper를 요약해 보았습니다.
IOTA는 현재 coinmarketcap의 6위를 차지하며,
기존의 채굴 방식과는 다르다는 특징이 있습니다.
블록체인은 아니지만 암호화폐의 한 종류로
Tangle이라는 방식을 통해
Proof of Work 채굴이 없이
트랜젝션들을 서로 결합하여 생성됩니다.
개발목적은 IoT(사물인터넷)에서 활용하기 위한 것이고,
따라서 다양한 펌웨어와 느린속도의 기기에서의 사용을 염두에 두고 있습니다.
또 소액결제시 Bitcoin의 높은 네트워크 수수료를 극복하기 위해서
낮은 수수료를 목표로 개발되었습니다.
여기까지는 요약 및 의견이며,
아래는 백서 내용입니다 ㅎㅎ
————————————————————————————————————————————-
The tangle
Sergei Popov, Jinn Labs
2016.4.3. V0.6
https://iota.readme.io/docs/whitepaper
개요
이 글에서 우리는 iota(사물인터넷 IoT산업을 위한 암호화폐)의 핵심으로 사용된 기술을 분석할 예정이다. 블록체인의 기존 기술을 더욱 발전시켜 전세계 수준에서 이루어질 수 있는 소액 결제 서비스를 원활하게 제공할 것이다.
1.시스템의 소개와 설명
지난 6년간의 Bitcoin의 성공을 통해 블록체인 기술의 가치가 입증되었다. 그러나 Bitcoin의 몇가지 단점 때문에, 암호화폐 세계에서 유일한 글로벌 플랫폼으로 사용되기에 어려움이 있다. IoT의 중대성이 증가하는 상황에서 소액 결재가 불가능하다는 사실은 이러한 단점 중에서도 심각한 것이다. 특히, 현재 이용 가능한 시스템에서 트랜젝션을 할 때마다 수수료를 지불해야 한다. 따라서 굉장히 작은 금액을 전송하게 되면, 배보다 배꼽이 더 큰 상황이 발생할 수 있다. 또 이러한 수수료는 블록을 만든 사람에게 인센티브로 지급되기 때문에 없앨 수도 없다. 이외에도 현존하는 암호화폐들은 여러 구성원들이 역할을 확실하게 분담해 담당한다. (transaction issuers, transaction approvers). 이러한 시스템에서는 차별이 존재하게 되고, 결국 갈등이 발생하며, 갈등을 해결하는 데에 많은 자원이 소모될 것이다. 따라서 Bitcoin과 다른 암호화폐들이 기반으로 하고 있는 블록체인 기술과는 약간 다른 해결방법을 찾아야 한다.
이 글에서 우리는 블록체인이 존재하지 않는 방식의 접근을 논의하며, 현재 iota에 적용된 방식이다. iota는 최근 IoT를 위한 암호화폐로 만들어졌다. 피드백이 없는 이론적 분석은 불완전하므로, 피드백을 바라고 있다.
일반적으로 iota는 다음과 같은 방식으로 이루어진다. 전세계적인 블록체인 대신에, DAG(=directed acyclic graph)라는 것을 도입하였으며, 이를 tangle이라고 부른다. node에 의해 발행된 트랜젝션은 탱글의 site set을 구성한다. (tangle graph는 트랜젝션을 기록하는 장부이다.) edge set은 다음과 같은 방식으로 얻을 수 있다. 새로운 트랜젝션이 도달할 때, 반드시 2개의 이전 트랜젝션을 승인해야 하며, 이러한 승인들은 directed edges로 표현된다. (그림 참조. 그림은 항상 왼쪽에서 오른쪽으로 진행됨). 만약 트랜젝션 A와 B 사이에 directed edge가 존재하지 않고, directed path가 적어도 A에서 B로 진행되는 길이의 2배 만큼 존재한다면, A는 간접적으로 B를 승인한다고 할 수 있다. 또 “genesis” 트랜젝션이 존재한다. 이 트랜젝션은 모든 다른 트랜젝션으로부터 (직접적 혹은 간접적으로) 승인된다.(그림 2) genesis는 다음과 같은 방식으로 표현된다. 최초에 모든 토큰의 잔고를 기록하는 address가 존재했다. 그리고 나서 제네시스 트랜젝션에서 이 토큰들을 일부 다른 “founder” 주소로 전송한다. 모든 token은 genesis에서 만들어지며, “채굴자들이 금전적인 보상”을 받아야 하는 채굴도 존재하지 않는 사실을 강조하고 싶다.
용어에 대해서, sites란 tangle graph에 표현되는 트랜젝션이다. 네트워크는 node들로 구성되며, node는 트랜젝션을 발행하는 객체이다.
메인 아이디어는 다음과 같다. 트랜젝션을 발행하기 위해서, 사용자들은 반드시 다른 트랜젝션을 향상시켜야 하며, 따라서 네트워크의 안정성을 향상시켜야 한다. node는 승인된 트랜젝션이 충돌하지 않는지 검사해야 하며, 충돌하는 트랜젝션을 직간접적으로 승인해서는 안된다는 것을 가정한다. 트랜젝션이 직간접 승인을 받게 될수록, double-spending 트랜젝션이 시스템에 의해 받아들여질 가능성이 낮아진다. 승인될 트랜젝션을 선택하는 어떠한 규칙도 채택하지 않았다는 점이 중요하다. 대신에, 다수의 node가 특정 “참조” 규칙(노드들이 이미 설치된 펌웨어로 된 특별한 칩으로 된 경우, IoT의 측면에서 합리적인 가정)을 따를 경우에, 어떠한 고정된 노드에 대해서도, 같은 종류의 규칙을 유지하는 것이 더 낫다.
좀 더 분명하게, 트랜젝션을 발행하려면, node는 다음과 같은 것을 수행한다.
첫째, node는 특정 알고리즘에 따라, 승인할 서로 다른 두 개의 트랜젝션을 선택한다.(일반적으로 이러한 두 개의 트랜젝션은 우연히 같은 것일 수도 있다.)
두 개의 트랜젝션이 충돌하지 않는 지를 검사하며, 충돌하는 트랜젝션은 승인하지 않는다.
트랜젝션이 유효하려면, node는 반드시 암호학적 퍼즐(계산이 어려울 수 있음)을 풀어야 하며, 이는 Bitcoin 채굴과 유사하다. (예를 들어, nonce의 해쉬가 승인된 트랜젝션으로부터의 특정 데이터에 대해서 특정한 형태를 이루고 있는 nonce를 찾아야 하며, 예를 들어 최초 시작 부분에 고정된 0이 몇 개 정도 있는 형태이다.)
일반적으로 네트워크는 비동기적(asynchronous)이며, 따라서 node는 반드시 동일한 트랜젝션의 세트를 보지 못할 수도 있다. 또 tangle은 충돌하는 트랜젝션을 포함할 수도 있다. node는 어떠한 유효한 트랜젝션이 ledger(모두가 기록될 수 있다)에 적혀야 하는지 만장일치할 필요가 없다. 그러나 충돌하는 트랜젝션이 있는 경우에, 어떤 트랜젝션이 orphan 상태가 될지를 결정해야 한다. (다시 말해서 궁극적으로, 수신되는 트랜젝션에 대해서 간접적으로 승인되지는 않는다는 의미이다.) 두 개의 충돌하는 트랜젝션에 대해서 node가 사용하는 주된 규칙은 다음과 같다. node는 tip selection 알고리즘(4.1)을 여러 번 사용하며, 두 개 중 어떤 트랜젝션이 좀 더 (간접적으로) 선택된 tip에 의해서 승인되는 지를 검사한다. 예를 들어, 만약 100번 이상의 tip 선택 알고리즘을 수행한 이후, 트랜젝션이 97번 선택되었다고 하면, 97퍼센트의 confidence로 컨펌되었다고 말할 수 있다.
다음의 질문에 대해 생각해보자.(비교. [4]) node로 하여금 트랜젝션을 전달하도록 하는 동기는 무엇인가? 설정 상 node는 트랜젝션을 전달하지 않을 이유가 없다. 모든 node는 특정 통계를 계산하며, 그러한 계산 중 하나는 이웃들로부터 얼마나 많은 node가 전송되었는지이다. 만약에 1개의 특정한 node가 “너무 게으르다”면, 이웃들에 의해서 drop될 것이다. 따라서 만약 node가 트랜젝션을 발행하지 않는다고 하면(그리고 결과적으로 스스로의 것을 승인하는 새로운 트랜젝션을 공유할 직접적인 인센티브가 없을 경우), 여전히 열심히 일할 인센티브가 존재한다.
이어지는 부분에서, 두 개의 승인할 트랜젝션을 고르는 알고리즘, 전체적인 트랜젝션의 승인(3, 3.1)에 대해서 설명할 것이며, 해킹 시나리오(4)에 대해 설명할 것이다. 복잡한 내용에 관심 없는 독자들은 마지막 “결론”부분만 읽을 수도 있다.
DAG이라는 아이디어를 암호화폐에서 사용하는 것이 때때로 걱정스럽다. eg[3,5,6,7,10]. 특히, 작업은 소위 GHOST 프로토콜을 사용하며, 이러한 프로토콜은 Bitcoin프로토콜의 변형으로써, 블록체인 대신에 main ledger를 tree로 사용하게 된다. 이러한 변형 덕분에, 컨펌 횟수가 줄어들게 되고, 전체적인 네트워크의 보안이 향상된다. 7번 글에서, 작가는 DAG 기반의 암호화폐 모델을 고려한다. 우리의 모델과는 차이가 있으며, DAG의 site들은 block들로, (개별적 트랜젝션이 아님), 채굴자들은 트랜젝션의 수수료에 대해 경쟁하며, (Bitcoin에서처럼) 새로운 토큰이 만들어질 수 있다. 또한, [5]에서 우리의 방식과 비슷한 해결책이 제안되었다. 안타깝게도 이 글에서 특정한 tip 승인 전략에 대해서는 언급이 없다. 또 [2, 8]의 또 다른 접근 방식에서는, p2p 지불 채널을 성립함으로써 Bitcoin의 소액지불의 현실화를 목표로 하고 있다.
2 트랜젝션의 Weight
여기에서 트랜젝션의 weight와 관련된 개념들에 대해 정의할 것이다. 트랜젝션의 weight는 발행하는 node가 투자한 금액에 비례한다. 실질적으로, weight는 3n으로 가정되며, n은 양의 정수이고, acceptable values의 nonempty interval에 속하게 된다.
필요한 생각은 트랜젝션의 cumulative weight이다. cumulative weight는 트랜젝션 자체의 weight + 해당 트랜젝션을 직간접적으로 승인하는 모든 트랜젝션의 weight의 합으로 이루어진다. 이러한 cumulative weights 계산은 그림에 잘 나타나 있다. Box들은 트랜젝션을 대표한다. 모서리의 숫자는 트랜젝션 자체의 weight를 나타내며, 진하게 쓰인 큰 글자들은 cumulative weight를 나타낸다. 예를 들어, 트랜젝션 F는 직간접적으로 트랜젝션 A, B, C, E에 의하여 승인된다. F의 cumulative weight 는 9 = 3+1+3+1+1이며, F와 A, B, C, E의 weight의 총 합니다.
맨 위의 그림에서, 승인되지 않은 유일한 트랜젝션(tips)은 A와 C이다. 새로운 트랜젝션 X가 등장하고, A와 C를 승인한 경우에, X가 유일한 tip이 된다. 모든 다른 트랜젝션의 cumulative weight는 3만큼(X의 weight) 증가한다.
승인 알고리즘에 관해서, 다른 변수를 도입할 필요가 있다. 첫째로, tangle의 site(즉, 트랜젝션)에 대해서
Height : genesis로의 가장 긴 정방향의 길이
Depth : 일부 tip으로의 역방향의 가장 긴 길이
예를 들어 그림2에서, G는 Height 1, Depth 3을 나타내며(역방향 F, B, A로 인해서), D의 Height는 2이며, Depth는 2이다. 또한 score라는 용어가 존재한다. 트랜젝션의 score의 정의는 이 트랜젝션에 의하여 승인된 모든 트랜젝션의 자체 weight + 트랜젝션 원래의 무게(그림2)이다. 유일한 tip들은 A와 C이다. 트랜젝션 A는 직간접적으로 트랜젝션 B, D, F, G를 승인하며, 따라서 A의 score는 1+3+1+3+1=9이다. 같은 의미로, C의 score는 1+1+1+3+1=7이다.
height, depth, score 또한 다루어지지만, cumulative weight가 가장 중요한 수치이다.
3 시스템의 안정성과 cutsets.
L(t)를 시스템 내의 특정 시간 t의 tip들의 총 숫자이다. (즉, 미승인된 트랜젝션들)라고 가정하자. 일부 사람들은 L(t)의 변동성이 안정적(좀 더 정확하게 말하면 positive recurrent인 경우, [9의] 4.4, 6.5 참고. 특히, positive recurrence에서, K≥1인 모든 경우에 대해서 limit of P[L(t) = k] as t→∞ 는 존재해야 하며, 양수이어야 한다.) 직관적으로, L(t)가 특정한 상수를 중심으로 변동한다고 기대할 수 있으며, 극한으로 이동(하여 승인되지 않은 수많은 트랜젝션을 두고 떠나버리지) 않을 것이다.
L(t)의 안정성을 분석하려면, 일부 가정이 필요하다. λ을 트랜젝션의 rate of input(Poisson) flow이라고 하자. 계산을 단순하게 하기 위하여 상수라고 가정하자. 모든 장치들이 거의 똑같은 계산력을 가지고 있다고 가정했을 때 L tips과 트랜젝션의 총 숫자가 N이라는 상황에서 트랜젝션을 발행하기 위해 장치가 필요로 하는 평균적인 시간을 h(L, N)이라고 하자. 트랜젝션을 발행하기 위해서 노드는 단지 두 개의 tips을 랜덤적으로 선택하며 승인하는 전략이 존재한다. 이 경우에 서로 다른 tips에 대한 승인의 Poisson flows가 서로 독립적임을 짐작할 수 있으며, 변화율 λ/L을 나타낸다.
h(L,N)의 시간동안 아무도 해당 tip을 승인하지 않을 확률 = (1)
우리의 장치들이 트랜젝션을 발행하는 순간의 총 tips의 숫자의 증가분의 기댓값은 다음과 같다.
(위의 공식에서 “1”은 트랜젝션에 의하여 만들어진 새로운 tip 에 상응하며, 두 번째 용어는 “삭제된 tips으로 기대된다.) L(t)는 사실상 N = {1, 2, 3, … }의 지속 시간 random walk로써, 가장 가까운 이웃에 대한 변환이다. 사실상 만약 두 개의 선택된 트랜젝션들이 이미 다른이들에 의하여 승인되었다면, 그 과정은 하나의 단위를 오른쪽으로 보내는 것이며, 마지막으로 가능한 경우는, 동일한 위치에 머무르는 것이다.
그 과정의 일반적인 행동을 알고 싶다면, (2)에서의 변동이 작은 L에 대하여 positive하며, 큰 L에 대하여 negative 하다는 것이다.(적어도 h(L,N)=o(L)인 경우, L→∞, 또는 계산 및 전송 시간에 대한 주된 기여가 tip을 다루는 것으로부터 출발되지 않는다는 가정) “보편적인” L의 값은 (2)가 사라지는 곳에 존재하며, 다시 말해서 L 0 은 다음과 같다.
분명히 말해서 위에서 정의된 L 0 는 또한 set of tips의 전형적인 사이즈를 나타낸다. 또한, 최초 트랜젝션 승인의 기대시간은 대략 L0/λ이다.
(적어도 node에서 tips을 승인하려 하는 경우에) 특정 시기 s ∈ [t; t+h(L 0 ;N)에서 과거에 tips이었던 트랜섹션의 집합은 보통 cutset을 이루게 되고, time t‘>t인 모든 시간에 대해서 genesis로의 트랜젝션은 반드시 이 set을 통과해야 한다. 때때로 cutset의 사이즈가 줄어든다는 것은 중요한 사실이다. 어떤 사람은 작은 cutset을 가능한 DAG의 pruning과 다른 작업을 위해서, 체크포인트로 사용할 것이다.
앞에서 설명된 “완전히 랜덤”전략은 실질적으로 뛰어난 것은 아니다. 왜냐하면 게으른 일부 사용자들이 굉장히 오래된 트랜젝션에 대해서 무조건적으로 승인할 수 있고, (따라서 최근의 트랜젝션의 승인에는 영향을 주지 않음.) 이에 대한 처벌도 받지 않는데, 이러한 행동을 방지하기 위해서, 높은 score의 tips을 우선적으로 채택하는 전략이 필요하다.
이러한 전략은 다음의 예에서 볼 수 있다. 파라미터 α ∈ (0,1)로 고정시키고, top αL(score에 맞게 적절히) 사이에서 승인하기 위해 두 개의 트랜젝션을 선택한다. 위의 내용과 동일한 고려사항은 set of tips의 일반적인 사이즈가 다음과 같다는 것을 시사한다.
트랜젝션이 최초로 승인되는 시간에 대해서, 상황은 더욱 복잡하다. 트랜젝션이 최초로 승인되는 시간에 대해 논의하기 이전에, 두 가지 체제 중 하나를 선택할 수 있다는 사실을 참고하기 바란다. (그림 3)
Low load : 일반적인 tips의 숫자는 작으며, 그리고 심지어 때때로 1이 되기도 한다. 이러한 것은 트랜젝션의 flow가 충분히 작을 경우 발생할 수 있으며, 서로 다른 트랜젝션이 동일한 tip을 승인한다는 것은 이치에 맞지 않는다. 또한, 만약 네트워크 레이턴시가 굉장히 난고, 장치의 계산이 빠르다면, 트랜젝션의 flow가 상당히 큰 상황에서라도, 많은 tips가 나올 확률이 났다. 또한, tips의 숫자를 인공적으로 늘리려는 악의적인 공격이 없었다고 가정해야만 한다.
Hight load : 일반적인 tips의 숫자는 크며, 트랜젝션의 flow가 충분히 큰 경우에 발생하며, 네트워크 레이턴시와 계산 딜레이가 합쳐져서 일부 다양한 트랜젝션이 동일한 tip을 승인하는 경우가 발생할 수 있다.
그림3 : low load와 high load 체제에서의 tangle과 전형적인 tip sets(회색)의 모습. 후자의 경우 일부 트랜젝션은 최초로 승인되기 이전까지 기다려야만 한다.
물론, 이러한 구분은 비공식적이며, 두 체제에 대해서 분명한 경계선은 없다. 그럼에도 불구하고, 이러한 두 개의 서로 다를 수 밖에 없는 상황에 대해 생각해볼 필요성이 있다.
low load 체제의 상황은 상대적으로 단순하다. 최초의 승인은 λ-1의 average time of order에 따라 발생하며, 왜냐하면 최초의(혹은 여러 개의 최초의 것 중 하나) 전송되는 트랜젝션이 우리의 트랜젝션을 승인할 것이기 때문이다.
high load 체제에 대해서 고려해보자. 먼저, 만약 트랜젝션이 top αL이 될 수 없다면, 이러한 대기시간이 상당히 길어져 of order exp(cL 0 (α))의 시간이 될 수 있다. (해당 트랜젝션이 승인을 위해 고려되려면, L의 작은 값들을 위한 L 0 (α)를 향한 drift 가 존재하고, tip set의 사이즈가 L 0 (α)보다 훨씬 작아야 하기 때문이다.) 따라서 이런 트랜젝션의 소유주에게 있어서 훌륭한 전략은 추가적으로 (최초의 트랜젝션을 참조하는) 공란의 트랜젝션을 만들어내는 것이고, 이러한 새로운 트랜젝션이 top αL에 진입하기를 바라는 것이다. 또한 위의 내용과 유사하게, 만약 트랜젝션이 top αL 중에 하나였다면, 일정한 확률로, L 0 /λ시간 단위 정도 기다려야 최초로 승인될 수 있다. (αL 0 (α) = L 0 ) 그러나, 만약 그러한 것이 발생하지 않는다면, 트랜젝션은 top αL아래로 급락할 것이며, 좋은 전략은 추가적인 빈(empty) 트랜젝션과 함께 이것을 격상시키는 것이다.
또 다른 쉬운 전략은 (모두에 대해서) 5개의 random tips을 선택하고, 최초의 2개를 승인하는 것이다. 만약 θ(L 0 /λ) = θ(h(L 0 , N))시간동안 트랜젝션이 승인되지 않는다면, 추가적인 빈(empty) 트랜젝션과 함께 이것을 격상시키는 것이 좋은 생각이다.
승인 전략은 수정될 수도 있으며, 스팸을 막기 위해서도 가능하다. 예를 들어서 어떤 node는 own weight가 큰 tips을 선호할 수도 있으며, 이는 스패머들이 트랜젝션을 승인받게 어렵게 만들어버린다.
heights와 scores에 기반한 승인 전략은 특정 형태의 공격에 취약할 수가 있다. (4.1) 이러한 공격을 막을 정교한 방법들을 아래에서 서술할 것이다. 그럼에도 불구하고, 가장 단순한 tip 선택 전략은 여전히 가치가 크다. (“두 개의 랜덤 tips을 선택하는 것”) 분석하기 가장 쉬우며, 따라서 시스템의 정성적이고 정량적인 통찰력을 가져다줄 수 있다.
결론 :
아이오타(IOTA)의 함정, 투자에 유의해야하는 이유!
아이오타(IOTA)는 한때 코인마켓에서 시가총액 최대 4위까지 올라갔었던 코인입니다. 그 이유는 4차 산업혁명의 한 섹터를 차지하고 있는 IOT (사물인터넷) 기술에 활용되기 위해 개발된 코인이기 때문입니다. 하지만, IOTA 개발진의 방만한 운영과 기술의 한계로 인해 지금은 투자에 주의를 기울여야 할 시기입니다. 오늘은 아이오타(IOTA)에 대해 알아보고 어떤 리스크 때문에 투자에 유의해야 하는 알아보도록 하겠습니다.
아이오타(IOTA)는 어떤 코인인가요?
아이오타(IOTA)는 IOT 사물인터넷 기술 지원을 위해 독일에서 IOTA비영리 재단이 개발한 코인입니다. 하지만 IOTA는 암호화폐는 아닙니다. 왜냐하면 탱글이라는 독자적인 신기술을 사용하기 때문입니다.
아이오타(IOTA)에 적용된 기술, 탱글(tangle)이란?
탱글은 한국어로 번역하자면 일종의 엉킨 머리카락을 뜻합니다. 설명을 들어보면 참 이름을 찰떡같이 지었구나! 생각이 드실겁니다. 기본적으로 암호화폐 기술인 블록체인은 어떠한 거래가 발생될 때 1:1로 데이터를 처리합니다. 다만 제삼자의 코인이 이를 보증하는 시스템이죠. 하지만 탱글은 다릅니다. 탱글 기술은요, 하나의 데이터를 처리하고 싶으면 임의의 다른 두 개의 데이터를 처리해줘야 합니다. 즉, 하나의 코인은 데이터를 처리도 하지만 동시에 2개의 데이터를 보증도 해줘야 합니다. 수많은 가전제품, 기계들의 사물인터넷을 지원하려면 블록체인보다는 탱글이 훨씬 더 효율적이겠죠?
Tangle-기술-알고리즘-모식도
아이오타(IOTA)는 송금 수수료가 무료다!
이거 엄청난 장점 아닌가요? 코인 송금 수수료가 무료입니다. 사물인터넷의 기본은 각각의 사물끼리 많은 데이터를 주고 받고 거래까지 활성화되는 것, 소액의 송금까지 무료로 지원되니 사물인터넷 기술에 안성맞춤인 코인이라 할 수 있겠습니다. 참고로 비트코인의 송금수수료는 2~10$, 이더리움의 송금 수수료는 0.01~0.1$입니다. 또한 아이오타(IOTA)는 탱글의 특성상 많은 거래가 발생할수록 송금 속도가 빨라지는 특징을 보입니다. 즉 아이오타(IOTA)가 활성화되면 될수록 사물인터넷 기술의 안착 또한 더 가속화될 것입니다.
아이오타(IOTA)는 채굴을 하지 않는다!
보통의 암호화폐는 컴퓨터를 이용해 데이터를 처리하고 코인을 채굴하는 개념인데, 아이오타(IOTA)는 그렇지 않습니다. 리플과 같이 온전히 개발처인 독일 아이오타 비영리단체에서 코인의 유통량을 조정할 수 있습니다. 이렇게 되면 아이오타의 시세를 조절할 수 있는것 아니냐는 의문을 가질 수 있는데요. 그럴 걱정이 없습니다. 왜냐하면 이 단체에서 발행할 수 있는 최대 코 인량 27억 *MIOTA를 모두 발행했기 때문입니다. 하하하하
*MIOTA가 우리가 일반적으로 거래하는 1 IOTA의 개념으로 생각하시면 됩니다.
아이오타(IOTA)의 한계
아이오타(IOTA)는 2016년에 개발된 탱글이라는 신기술을 이용합니다. 그런데 이 신기술, 아직 안정화가 되지 않았습니다. 그리고 아이오타의 개발진 리스크 또한 존재합니다.
아이오타(IOTA)의 현저히 느린 송금속도
위에서 말씀드렸습니다. 탱글은 블록체인과 다르게 데이터를 처리함과 동시에 보증 또한 함께 진행됩니다. 그리고 많은 거래가 발생될수록 송금 속도가 빨라집니다. 그런데 지금 어떤가요? 사물인터넷은 이제 걸음마 단계일뿐입니다. 즉, 송금속도가 개발진이 주장하는 속도보다 현저히 떨어진다는 겁니다. 이런 와중에 하나의 데이터를 처리할 때, 두 개의 데이터를 보증하는 작업을 진행하는데 이때의 데이터는 임의로 선택됩니다. 그러니 먼저 데이터 처리를 신청했다고 하더라도, 송금은 뒤늦게 될 수도 있습니다. 아이오타 재단에서는 이러한 데이터 처리 문제를 해결하기 위해 노력하고 있지만 아직은 뚜렷한 답이 없는 상태입니다.
가격 안정성이 떨어지는 문제
아이오타(IOTA) 개발진 아이오타 재단에서 27억 개의 아이오타를 한 번에 풀렸습니다. 어떠한 의도가 있어 이러한 행동을 했는지 모르겠으나, 채굴로 코인이 유통되지 않는 아이오타의 특성상, 아이오타의 가격 안정성은 떨어질 수밖에 없습니다. 일례로 과거 아이오타(IOTA)의 사물인터넷 접목 가능성을 높게 산 마이크로소프트, 삼성 측에서 관심을 표명한 일이 있었는데, 그 당시 아이오타가 한국거래소에 상장하고 한 달 뒤 900%가 상승했던 적도 있었습니다. 물론 그 기사가 사실이 아니라는 것이 밝혀지면서 아이오타 가격은 폭락했죠.
아이오타(IOTA) 근본적으로 사물인터넷에 접목시킬 수 없다?
이 세상에는 컴퓨터 프로그래밍 언어가 존재합니다. 보통의 사물인터넷 기술에 접목시키기 위해서는 마이크로컨트롤러라는 프로그램을 통해 프로그래밍 작업을 해야 합니다. C 도는 C++ 언어를 사용해야 되지요. 하지만 아이오타는 근본적으로 인터넷, 웹사이트를 만들거나 어플을 만들 때 사용하는 JAVA라는 언어를 사용합니다. 이러한 상황에서 사물인터넷에 아이오타(IOTA)가 접목된다? 과연 그것이 가능한지는 의심스러운 일입니다.
결론 : 아이오타(IOTA) 투자 조심해야 한다.
아이오타(IOTA) 기술도 기술이지만, 개발진의 능력 또한 상당히 떨어진다고 볼 수 있습니다. 저는 기본적으로 특정 암호화폐가 성공하려면 훌륭한 사업구조를 가지고 있어야 한다고 생각합니다. 하지만 아이오타(IOTA)는 사물인터넷 접목이라는 멋진 사업구조를 가질 수 있다고 주장하고 있지만 꽤 오래전에 개발된 중견 코인(?) 임에도 불구하고 아직 하나도 구체화된 것이 없습니다. 좋은 아이템을 가졌으나 이를 개발할만한 능력도 운영능력 또한 떨어진다고 판단되어 아이오타(IOTA) 투자, 조심해야 한다고 생각합니다.
관련 글
IOTA Tangle 에 관한 노트
IOTA는 다른 가상화폐들과 구분되는 점을 블록체인을 사용하지 않은, 자신들만의 데이터 스트럭쳐 (Tangle)를 사용하는 것이라고 소개하고 있다. Tangle 의 장점은 대량의 거래 승인이 가능하도록 하는 알 고리 즘을 사용하고 있다는 것이며, 다른 가상화폐 시스템과 다르게 거래 수수료 (transaction fee)가 존재하지 않는다. IOTA 의 핵심인 Tangle에 대해 더 자세히 이해하고자 (감당 못할 호기심 때문에) Whitepaper 를 읽었다. Serguei Popov 의 ‘The Tangle’인데, 2017 10 월에 발행되었다. 저자는 IOTA 의 근간인 Tangle 은 “a directed acyclic graph (DAG) for storing transactions”이라고 소개하는데, 이는 방향성이 존 재하는 비순환 그래프를 의미한다. 쉽게 생각해서 데이터가 순환하지 않고 일정한 방향으로 흘러간다고 이해할 수 있는데, 단순하게 트리구조의 데이터 스트럭쳐를 예로 들 수 있다.
백서를 보다 보면 수식 말고 유일한 그림이 나오는데, 아래의 그림이 DAG를 설명하는 그림이다.
보고 있자면 왜 가상화폐의 이름을 Tangle이라고 지었는지 알법하다. 블록체인은 블록을 생성해서 그 안에 데이터를 저장하는데, 탱글의 경우 DAG 에 거래 정보를 저장한다고 생각하면 된다. 거래 데이터를 저 장한 장부를 ‘tangle graph’라고 표현한다. 비트코인의 경우 토큰을 계속해서 발행하는 구조인데, 탱글은 ‘genesis transaction’에서 모든 토큰을 발행한 채로 트랜잭션이 시작된다. 쉽게 말하자면 돈을 다 찍어내 고 거래를 시작한다는 뜻이다. 그렇다면 탱글에 참여하는 노드들이 받는 인센티브는 어떻게 제공되는 것 일까?
Transaction fee
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