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안녕하세요

 

IOTA의 white Paper를 요약해 보았습니다.

 

 

 

coinmarketcap.jpg

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.

 

 

 

0001.jpg 

 

 

 

 

0002.jpg

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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 =0003.jpg (1)

 

 

 

 

우리의 장치들이 트랜젝션을 발행하는 순간의 총 tips의 숫자의 증가분의 기댓값은 다음과 같다.

 

 

 

0004.jpg

 

 

 

 

 

 

 

(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 L0은 다음과 같다.

 

 

0005.jpg

 

 

 

 

 

분명히 말해서 위에서 정의된 L0는 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(L0;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.

 

 

 

 

0006.jpg

 

 

 

  

 

 

 

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.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0007.jpg

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(cL0(α))의 시간이 될 수 있다. (해당 트랜젝션이 승인을 위해 고려되려면, L의 작은 값들을 위한 L0(α)를 향한 drift 가 존재하고, tip set의 사이즈가 L0(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, L0/λ시간 단위 정도 기다려야 최초로 승인될 수 있다. (αL0(α) = L0) 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(L0/λ) = θ(h(L0, 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 :

  1. 두 개의 체제에 대해서 다루었으며, low load와 high load 방식이다. (그림3)
  2. low load 체제에서 일반적으로 tips는 (1~2개 정도로) 많지 않으며, tip이 승인되는 최초 시간은 θ(λ-1)이며, 여기에서 λ은 트랜젝션의 진입 흐름의 rate이다.
  3. high load 체제에서 보편적으로 tips의 숫자는 승인 전략과 관련된다. (즉, 새로운 트랜젝션이 다른 두 개의 트랜젝션을 승인하는 방법)
  4. 2개의 랜덤 tips을 승인하는 전략에서, 일반적인 tips의 숫자는 (3)으로 주어진다. 이러한 전략이 일반적인 tips의 숫자에 비추어보아 최적이라는 것을 알 수 있다. 그러나 tip의 승인을 활성화시키지 못하기 때문에 실용적이지 않다.
  5. "최초의 αL(t)로부터 두 개의 랜덤 팁을 선택하는 전략" (위의 단점이 없음)에서 일반적인 tips의 숫자는 (4)로 주어진다.
  6. 그러나, 더 많은 정교한 전략들이 필요하며, 그러한 전략의 종류에 대해서 4.1에서 설명된다.
  7. high load 체제에서 tip이 승인되기 전까지의 표준 시간은 θ(h)이며, h는 node에 대한 평균 계산/전달 시간이다. 그러나, 만약 최초의 승인이 위의 시간 인터벌 내에 발생하지 않으면, (발행자 / 수신자가) 추가적인 빈(empty) 트랜젝션과 함께 이것을 격상시키는 것은 좋은 생각이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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2017.08.28
71 하드웨어지갑 Ledger Nano S 코인 받기/보내기 11 file 3 4003
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2017.08.25
70 하드웨어지갑 Ledger Nano S 설치하기 2 file 5 3029
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2017.08.25
69 비트코인 / 이더리움 지갑 추적하기 6 file 10 19969
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2017.08.25
» 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. ... 1 file 2 5903
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2017.08.25
67 Q 이더리움이 비트코인과 다른 점은 무엇이죠? file 6 3168
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2017.08.24
66 Q 스마트 컨트랙트Smart Contract가 무엇이죠? 2 9 2371
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2017.08.24
65 Q 이더리움은 누가 만들었나요? 3 4 2028
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2017.08.24
64 Q 양자컴퓨터가 나오면 비트코인이 해킹당한다던데요? 7 8 4860
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2017.08.24
63 Q 비트코인은 해킹을 당하기 쉽지 않나요? 1 1485
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2017.08.24
62 Q 비트코인은 복사하기가 쉽지 않나요? 1 1515
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2017.08.24
61 Q 블록체인과 지갑은 어떤 관계인가요? 1 file 4 1888
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2017.08.24
60 Q 왜 10분이나 걸리나요? 2 1970
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2017.08.24
59 Q 이체수수료는 뭐죠? 1 1610
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2017.08.24
58 Q 비트코인은 어디서 생기죠? 1600
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2017.08.24
57 Q 제네시스 블록이란? 3 1865
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2017.08.24
56 Q 블록체인이 뭐죠? 1 file 5 2258
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2017.08.24
55 Q 트랜잭션이 뭐죠? 2 file 2 2304
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2017.08.24
54 Q 비트코인 주소가 뭐죠? 1 2088
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2017.08.24
53 Q 비트코인이 기존의 화폐 시스템과는 무엇이 다르죠? 1 1235
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2017.08.24
52 Q 비트코인의 발행이 종료되면 채굴할 필요가 없어지나요? 9 6 4396
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2017.08.22
51 Q 비트코인은 얼마나 발행됐나요? 4 file 2 2157
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2017.08.22
50 Q 비트코인의 단위는 어떻게 되나요? 1 2159
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2017.08.22
49 Q 리치리스트가 뭔가요? 1 2 1285
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2017.08.22
48 Q 비트코인 가격은 어떻게 정해지나요? 5 3 1972
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2017.08.22
47 Q 비트코인은 어디서 사고 팔 수 있죠? 2 1460
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2017.08.22
46 Q 비트코인, 어디에서 쓸 수 있죠? file 2 1391
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2017.08.22
45 Q 비트코인은 누가 만들었나요? 3 2 1696
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2017.08.22
44 시그나텀 Signatum 백서 번역 및 요약입니다. White Paper 16 file 11 3689
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2017.08.21
43 Whattomine 사용법 채산성 계산하기 4 file 7 7026
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2017.08.22
42 Signatum에 대한 간단한 정보 15 file 4 3161
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2017.08.18
41 비트코인 용어 사전 P - 마지막 4 16 4884
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2017.08.18
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