Computecoin Network: 웹 3.0과 메타버스의 인프라

초록

Web 3.0은 Web 2.0의 진화형으로, 블록체인에서 운영되는 탈중앙화 애플리케이션(dAPP)을 의미합니다. 이는 개인 데이터가 사용자 자신에 의해 잘 보호되고 통제되는 환경에서 누구나 참여할 수 있는 애플리케이션입니다. 그러나 Web 3.0 개발에는 현대 웹 브라우저 대비 대부분의 사용자에게 접근성이 낮은 문제, 그리고 탈중앙화 인프라 사용에 따른 높은 비용과 긴 학습 곡선과 같은 확장성 문제 등 상당한 과제가 존재합니다.

분석: Web 2.0에서 Web 3.0으로의 전환은 중앙집권적 통제에서 탈중앙화된 소유와 거버넌스로의 이동을 통해 애플리케이션 구축 및 사용 방식의 근본적 변화를 나타냅니다.

예를 들어, 대체 불가 토큰(NFT)은 블록체인에 저장되지만, 대부분의 NFT 콘텐츠는 여전히 AWS나 구글 클라우드와 같은 중앙 집중식 클라우드에 저장됩니다. 이는 사용자의 NFT 자산에 높은 위험을 초래하며, Web 3.0의 본질과 상반됩니다.

기술적 통찰: 이는 소유권은 분산화되었지만 콘텐츠 저장은 중앙 집중적으로 유지되는 근본적인 모순을 생성하며, Web 3.0이 제거하려고 하는 동일한 위험에 사용자를 노출시킵니다.

메타버스는 1992년 닐 스티븐슨이 처음 제안한 개념으로, 사람들이 자유롭게 이동하고 사회적 교류를 하며 작업할 수 있는 무한히 광대한 지속형 가상 세계들의 집합체를 의미합니다. 그러나 포트나이트와 로블록스와 같은 메타버스 애플리케이션 및 플랫폼은 엄청난 도전에 직면해 있습니다: 그들의 성장은 중앙 집중식 클라우드로부터의 저비용·즉시 제공 컴퓨팅 파워의 유한한 공급에 의해 제한됩니다.

Technical Insight: 메타버스는 사용자 참여와 함께 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이는 기존 클라우드 제공업체가 효율적으로 충족시키기 어려운 인프라 수요를 창출합니다.

요약하자면, 현재의 중앙집중식 인프라(1990년대부터 구축됨) 상에서 차세대 애플리케이션을 구축하는 것은 우리가 꿈꾸는 세계로 가는 핵심 경로상의 병목 현상이 되었습니다.

우리는 이 문제를 해결하기 위해 Computecoin 네트워크와 그 기본 토큰 CCN을 포함한 이 프로젝트를 시작했습니다. 우리의 목표는 Web3와 메타버스의 다목적 애플리케이션을 위한 차세대 인프라를 구축하는 것입니다. 즉, 우리는 중앙집중식 클라우드 제공업체가 Web 2.0에 기여한 것을 Web 3.0과 메타버스에 이루고자 합니다.

전략적 비전: Computecoin은 AWS가 Web 2.0 애플리케이션의 중추가 된 방식과 유사하게, 전체 Web 3.0 생태계의 기반 인프라 계층이 되는 것을 목표로 합니다.

본 시스템의 기본 개념은 Filecoin과 같은 분산형 클라우드 및 전 세계 데이터 센터를 먼저 집계하고(20년 전 AWS가 그랬듯이 새로운 인프라를 구축하기보다는), 인근에 집계된 분산형 클라우드의 근접 접속망(proximity network)으로 컴퓨팅 작업을 오프로딩하여, AR/VR 3D 렌더링 및 실시간 데이터 저장과 같은 최종 사용자의 데이터 처리 작업을 저비용으로 즉시 수행할 수 있도록 하는 것입니다.

아키텍처 노트: 이 접근법은 기존 분산 인프라를 활용하면서 근접 기반 컴퓨팅 오프로딩을 통해 성능을 최적화하는 하이브리드 모델을 나타냅니다.

Computecoin 네트워크는 PEKKA와 메타버스 컴퓨팅 프로토콜(MCP)이라는 두 계층으로 구성됩니다. PEKKA는 분산형 클라우드를 원활하게 통합하고 컴퓨팅 작업을 근접 접속망으로 동적으로 오프로딩하는 집계기이자 스케줄러입니다. PEKKA의 capabilities에는 Web3 및 메타버스 애플리케이션을 단 몇 분 만에 분산형 클라우드에 배포하는 것과, Filecoin이나 Crust와 같은 어떤 분산형 클라우드에서도 쉽게 데이터를 저장하고 검색할 수 있도록 통합 API를 제공하는 것이 포함됩니다.

기술 혁신: PEKKA는 분산 컴퓨팅의 단편화 문제를 통합 인터페이스를 통해 해결합니다. 이는 전통적인 클라우드 컴퓨팅에서 클라우드 관리 플랫폼이 인프라 복잡성을 추상화한 방식과 유사합니다.

MCP는 오리지널 합의 알고리즘인 Proof of Honesty(PoH)를 특징으로 하는 레이어 0.5/레이어 1 블록체인으로, 분산화된 클라우드 네트워크에서 아웃소싱된 연산 결과의 진정성을 보장합니다. 즉 PoH는 신뢰할 수 없는 분산 클라우드에 위탁된 연산 작업에 대한 신뢰를 구축함으로써 웹 3.0과 메타버스 생태계의 기반을 마련합니다.

Security Innovation: Proof of Honesty는 탈중앙화된 신뢰에 대한 새로운 접근법을 나타내며, 특히 거래 검증뿐만 아니라 계산적 검증을 위해 설계되었습니다.

I. 서론

Web 3.0이 메타버스에서 보다 분산적이고 상호작용적인 경험을 실현하는 핵심이라는 점에 광범위하게 동의되고 있습니다. 결과적으로, 우리는 일반적으로 Web 3.0 및 관련 기술들을 메타버스의 구성 요소로 봅니다. 따라서 다음에서는 Computecoin이 목표로 하는 궁극적인 목표인 메타버스에 대한 논의에 집중하겠습니다.

A. 메타버스 개요

일상의 모든 활동과 경험들이 서로 손끝 닿을 거리에서 이루어진다고 상상해 보세요. 당신이 머무는 각 공간과 각 지점, 그리고 그 안에서 상호작용하는 사람들과 사물들 사이를 완벽하게 이동하는 모습을 그려보세요. 이러한 완전한 연결성에 대한 비전이 바로 메타버스의 심장을 뛰게 합니다.

메타버스는 이름에서 알 수 있듯이, 사람들이 자유롭게 이동할 수 있는 무한히 광활한 지속형 가상 세계들의 집합체를 의미합니다. 닐 스티븐슨은 1992년에 출판한 선구적인 SF 소설에서 메타버스에 대한 최초의 설명을 제시한 인물로 인정받고 있습니다 Snow그 이후로 포트나이트와 세컨드 라이프부터 크립토키티와 디센트럴랜드에 이르기까지 수십 개의 프로젝트가 인류를 메타버스에 한 걸음 더 가까이 이끌었습니다.

역사적 맥락: 메타버스 개념은 과학 소설에서 실용적 구현으로 진화해왔으며, 각 단계는 가상 세계와 디지털 상호작용 분야의 이전 기술 발전을 기반으로 구축되었습니다.

메타버스가 본격적으로 자리를 잡으면, 거주자들에게 현실 세계의 삶만큼 풍부하고 밀접하게 연결된 온라인 경험을 제공할 것입니다. 실제로 이러한 대담한 선구자들은 VR 헤드셋과 3D 프린팅 웨어러블 기기부터 블록체인과 5G 같은 기술 표준 및 네트워크에 이르기까지 모든 종류의 장치를 통해 메타버스에 몰입할 수 있게 될 것입니다. 한편 메타버스의 원활한 운영과 무한한 확장 능력은 견고한 컴퓨팅 파워 기반에 달려 있을 것입니다.

메타버스의 발전은 양극화된 길을 걸어왔다. 한편으로는 Facebook Horizon과 Microsoft Mesh와 같은 중앙집권적 메타버스 경험들은 독자적인 생태계 내에 완전히 고립된 독립형 세계를 구축하는 것을 목표로 한다. 다른 한편으로는 분산형 프로젝트들은 사용자에게 디지털 상품을 생성, 교환 및 소유하고 데이터를 보호하며 기업 시스템의 제약 밖에서 상호 작용할 수 있는 도구를 제공하려 한다.

Industry Analysis: 이러한 양극화는 폐쇄적 생태계와 개방형 생태계 사이의 기술적 긴장을 반영하며, 사용자 주권과 혁신에 중대한 함의를 지닌다.

그러나 두 경우 모두 메타버스는 단순한 플랫폼, 게임 또는 소셜 네트워크가 아니다; 그것은 전 세계 사람들이 사용하는 모든 온라인 플랫폼, 게임 및 소셜 네트워크가 하나의 가상 세계 경관으로 묶인 동시에 어떤 한 사용자도, 그리고 모든 사용자가 소유하는 것이 될 잠재력을 지닌다.

우리에 따르면 메타버스는 서로 중첩된 5개의 레이어로 구성됩니다. 가장 기초적인 레이어는 인프라로서, 메타버스 기능을 지원하는 물리적 기술을 포괄합니다. 여기에는 5G 및 6G 네트워크, 반도체, MEMS로 알려진 초소형 센서, 인터넷 데이터 센터(IDC)와 같은 기술 표준 및 혁신이 포함됩니다.

다음은 프로토콜 레이어입니다. 이 계층의 구성 요소는 블록체인, 분산 컴퓨팅, 에지 컴퓨팅과 같은 기술로, 최종 사용자에게 효율적이고 효과적인 컴퓨팅 파워 분배를 보장하며 개인이 자신의 온라인 데이터에 대한 주권을 행사할 수 있도록 합니다.

인간 인터페이스는 메타버스의 세 번째 레이어를 구성합니다. 여기에는 스마트폰, 3D 프린팅 웨어러블, 바이오센서, 신경 인터페이스, AR/VR 지원 헤드셋 및 고글과 같은 장치들이 포함되며, 이는 언젠가 지속적인 온라인 세계들의 집합체가 될 공간으로 우리가 진입하는 접점 역할을 합니다.

메타버스의 크리에이션 레이어는 인간 인터페이스 계층 위에 위치하며, Roblox, Shopify, Wix와 같은 탑다운 플랫폼 및 환경으로 구성되어 사용자에게 새로운 것을 창조할 수 있는 도구를 제공하도록 설계되었습니다.

마지막으로, 앞서 언급한 익스피리언스 레이어는 메타버스 스택을 완성하며 메타버스의 작동 부분에 사회적, 게임화된 외관을 부여합니다. 익스피리언스 레이어의 구성 요소는 NFT부터 이커머스, e-스포츠, 소셜 미디어 및 게임에 이릅니다.

이 다섯 개의 레이어를 합한 것이 메타버스로, 민첩하고 지속적이며 상호 연결된 가상 세계들의 패치워크가 나란히 서서 하나의 연속된 우주를 이루고 있다.

Architectural Insight: 이 계층화된 접근 방식은 진정한 메타버스 경험을 지원하는 데 필요한 복잡한 생태계를 이해하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공한다.

B. Limitations of the metaverse development

오늘날 포트나이트와 로블록스와 같은 세계에서 가장 인기 있는 온라인 월드는 미래 메타버스의 특징이 될 근본적인 접근성, 연결성 및 창의성을 지원할 수 없습니다. 메타버스 플랫폼은 컴퓨팅 파워의 제한된 공급에 의해 억제되어 사용자에게 진정한 메타버스 경험을 제공하지 못하는 엄청난 과제에 직면해 있습니다.

페이스북의 출시 예정인 Horizon 프로젝트와 Mesh, 마이크로소프트의 홀로포팅 및 가상 협업 세계로의 진출과 같은 주목받는 프로젝트들이 선도적인 클라우드 서비스의 지원을 받고 있음에도 불구하고, 그들이 사용자에게 제공하는 가상 세계는 여전히 불필요한 규제로 얽매여 있고, 높은 중앙집중적이며 상호운영성이 부족할 것입니다.

예를 들어, 4,200만 명 이상의 일일 활성 사용자를 보유한 Roblox는 단일 가상 세계에서 수백 명의 동시 사용자만 지원할 수 있습니다. 이는 같은 가상 공간에서 수천 명甚至 수백만 명의 사용자가 동시에 상호작용한다는 메타버스 비전과는 거리가 멉니다.

기술적 한계: 현재 플랫폼들은 메타버스 수준의 사용자 동시 접속을 확보하기 어려운 근본적인 아키텍처 제약에 직면해 있으며, 이는 새로운 인프라 접근법의 필요성을 부각시킵니다.

또 다른 한계는 컴퓨팅 파워의 높은 비용입니다. 중앙집중식 클라우드 공급자들은 메타버스 애플리케이션 구동에 필요한 컴퓨팅 자원에 프리미엄 가격을 책정하여 소규모 개발자와 스타트업의 진입을 어렵게 만듭니다. 이는 혁신의 장벽으로 작용하며 메타버스 내에서 구현 가능한 경험의 다양성을 제한합니다.

경제적 분석: 높은 진입 장벽은 자금력이 충분한 기업만 참여할 수 있는 혁신 병목 현상을 초래하며, 활기찬 메타버스 생태계에 필수적인 다양성과 창의성을 제한합니다.

나아가, 현재 인프라는 메타버스 애플리케이션의 독특한 요구사항을 처리하도록 설계되지 않았습니다. 이러한 애플리케이션들은 많은 기존 시스템이 달성하지 못하는 낮은 지연 시간, 높은 대역폭 및 실시간 처리 능력을 필요로 합니다. 이로 인해 지연, 버퍼링 및 기타 성능 문제와 함께 사용자 경험이 떨어지게 됩니다.

C. 우리의 솔루션: computecoin network

Computecoin network는 메타버스를 위한 분산형 고성능 인프라를 제공함으로써 이러한 한계를 해결하기 위해 설계되었습니다. 우리의 솔루션은 분산형 클라우드와 블록체인 기술의 힘을 활용하여 메타버스 애플리케이션을 위한 보다 접근성 높고, 확장 가능하며, 비용 효율적인 플랫폼을 만듭니다.

Computecoin 네트워크의 핵심 혁신은 전 세계 분산형 클라우드 및 데이터 센터 네트워크로부터 컴퓨팅 자원을 집계할 수 있는 능력에 있습니다. 이를 통해 중앙 집중형 공급자 대비 훨씬 저렴한 비용으로 사실상 무제한에 가까운 컴퓨팅 성능을 공급할 수 있습니다.

Economic Advantage: 전 세계적으로 활용도가 낮은 컴퓨팅 자원을 활용함으로써, Computecoin은 기존 클라우드 공급자 대비 상당한 비용 절감을 달성할 수 있으며, 이로 인한 비용 절감 효과를 개발자와 사용자에게 전가합니다.

인근 분산형 클라우드로 구성된 근접 네트워크에 컴퓨팅 작업을 분산시킴으로써, 레이턴시를 최소화하고 메타버스 애플리케이션을 위한 실시간 성능을 보장할 수 있습니다. 이는 AR/VR과 같은 몰입형 경험에서 사소한 지연조차 현실감을 깨뜨릴 수 있기 때문에 매우 중요합니다.

Computecoin 네트워크의 이중 계층 구조(PEKKA 및 MCP)는 메타버스를 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. PEKKA는 컴퓨팅 자원의 통합과 스케줄링을 처리하는 반면, MCP는 혁신적인 Proof of Honesty 합의 알고리즘을 통해 연산의 보안성과 진본성을 보장합니다.

아키텍처 설계: 자원 관리(PEKKA)와 신뢰 검증(MCP)의 분리는 성능과 보안이 독립적으로 최적화되면서도 시너지를 발휘하는 견고한 시스템을 조성합니다.

D. Paper organization

본 논문의 구성은 다음과 같다: 섹션 II에서는 PEKKA의 아키텍처, 자원 집계 능력, 컴퓨테이션 오프로딩 메커니즘을 포함한 상세한 개요를 제공한다. 섹션 III에서는 메타버스 컴퓨팅 프로토콜(MCP)에 초점을 맞추며 Proof of Honesty 합의 알고리즘에 대한 심층 설명을 다룬다. 섹션 IV에서는 AI 기반 자가 진화가 Computecoin 네트워크가 지속적으로 개선되고 변화하는 요구에 적응할 수 있도록 하는 방안을 논의한다. 섹션 V에서는 토큰 할당, 이해관계자 권리, 마이닝 및 스테이킹 메커니즘을 포함한 CCN의 토크노믹스를 설명한다. 섹션 VI에서는 Computecoin 네트워크와 관련된 우리의 출판물을 나열한다. 마지막으로 섹션 VII에서는 우리의 비전과 미래 계획을 요약하며 논문을 마무리한다.

II. PEKKA

A. 개요

PEKKA(Parallel Edge Computing and Knowledge Aggregator)는 Computecoin 네트워크의 첫 번째 레이어입니다. 이는 탈중앙화 클라우드를 원활하게 통합하고 근접 네트워크로의 동적 컴퓨테이션 오프로딩을 수행하는 어그리게이터 및 스케줄러 역할을 합니다. PEKKA의 주요 목표는 다양한 탈중앙화 클라우드 공급자들의 컴퓨팅 리소스에 접근하고 활용하기 위한 통합 인터페이스를 제공하는 것입니다.

PEKKA는 분산화된 클라우드 생태계의 단편화 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 현재 수많은 분산형 클라우드 제공업체들이 각기 다른 API, 가격 정책 및 리소스 사양을 가지고 있습니다. 이러한 단편화 현상으로 인해 개발자들이 분산 컴퓨팅의 전체적인 잠재력을 활용하기가 어려워지고 있습니다.

이러한 리소스들을 단일 네트워크로 통합함으로써 PEKKA는 메타버스 애플리케이션의 배포 및 확장 과정을 단순화합니다. 개발자는 통합된 API를 통해 글로벌 컴퓨팅 리소스 네트워크에 접근할 수 있으며, 기반 인프라에 대한 걱정 없이 활용할 수 있습니다.

개발자 경험: PEKKA는 여러 분산형 클라우드 공급자와 상호작용하는 복잡성을 추상화합니다. 이는 클라우드 관리 플랫폼이 기존 IT에서 인프라 관리를 간소화한 방식과 유사합니다.

B. 분산형 클라우드의 집계

PEKKA는 Filecoin, Crust 등을 포함한 다양한 분산형 클라우드 제공업체의 컴퓨팅 자원을 집계합니다. 이 집계 과정에는 여러 주요 단계가 포함됩니다:

1. 자원 탐색: PEKKA는 다양한 제공업체의 이용 가능한 컴퓨팅 자원을 식별하기 위해 네트워크를 지속적으로 스캔합니다. 여기에는 자원 유형(CPU, GPU, 스토리지), 위치, 현재 가용성에 대한 정보가 포함됩니다.

2. 자원 검증: 네트워크에 자원을 추가하기 전에 PEKKA는 해당 자원의 성능과 신뢰성을 검증합니다. 이를 통해 네트워크에는 고품질 자원만 포함됩니다.

3. 자원 인덱싱: 검증된 자원은 분산 원장에 인덱싱되며, 이는 네트워크 내 모든 이용 가능 자원에 대한 투명하고 변경 불가능한 기록 역할을 합니다.

4. Pricing normalization: PEKKA는 다양한 제공업체의 가격 모델을 표준화하여 사용자가 자신의 요구사항과 예산에 따라 리소스를 쉽게 비교하고 선택할 수 있도록 합니다.

5. Dynamic resource allocation: PEKKA는 컴퓨팅 리소스에 대한 수요를 지속적으로 모니터링하고 이에 따라 할당을 조정합니다. 이를 통해 리소스가 효율적으로 사용되며 사용자가 필요할 때 필요한 리소스에 접근할 수 있도록 보장합니다.

The aggregation process는 분산화되고 신뢰 불필요(trustless) 방식으로 설계되었습니다. 단일 주체가 네트워크를 통제하지 않으며 모든 결정은 합의 메커니즘을 통해 이루어집니다. 이는 네트워크가 개방적이고 투명하며 회복력을 유지하도록 보장합니다.

자원 관리: 이 다단계 집계 과정은 컴퓨팅 자원에 대한 동적 시장을 생성하며, 지능형 매칭 알고리즘을 통해 공급(자원 제공자)과 수요(애플리케이션 개발자)를 최적화합니다.

C. Computation offloading to a proximity network

PEKKA의 주요 특징 중 하나는 인근 분산 클라우드로 구성된 근접 네트워크에 컴퓨테이션 오프로딩을 수행할 수 있는 능력입니다. 이는 낮은 지연율과 실시간 처리가 필요한 메타버스 애플리케이션에 매우 중요합니다.

연산 오프로딩은 사용자 기기에서 네트워크 내 인근 노드로 컴퓨팅 작업을 이전하는 것을 의미합니다. 이를 통해 사용자 기기의 부담을 줄이고 작업이 신속하고 효율적으로 처리되도록 보장합니다.

PEKKA는 각 작업에 최적의 노드를 결정하기 위해 정교한 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 노드와 사용자 간의 근접성, 현재 부하, 성능 능력, 노드 사용 비용 등 여러 요소를 고려합니다.

오프로딩 과정은 사용자와 애플리케이션 개발자에게 투명하게 진행됩니다. 작업이 오프로딩되면 PEKKA는 해당 진행 상황을 모니터링하고 결과가 사용자에게 적시에 반환되도록 보장합니다.

성능 최적화: 근접 기반 컴퓨테이션 오프로딩은 AR/VR과 같은 지연 시간에 민감한 애플리케이션에서 특히 중요하며, 밀리초 단위의 지연도 사용자 경험에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

C1. Offloading function 1

첫 번째 오프로딩 기능은 실시간 렌더링 및 인터랙티브 애플리케이션과 같은 지연 시간에 민감한 작업을 위해 설계되었습니다. 이러한 작업의 경우 PEKKA는 비용보다 근접성과 속도를 우선시합니다.

알고리즘은 다음과 같이 동작합니다: 지연 시간에 민감한 작업이 수신되면 PEKKA는 사용자 기준 일정 지리적 반경 내의 모든 노드를 식별합니다. 그런 다음 현재 부하 및 처리 능력을 기준으로 이러한 노드를 평가합니다. 가장 낮은 지연 시간과 충분한 용량을 가진 노드가 작업 처리를 위해 선택됩니다.

지연 시간을 추가로 최소화하기 위해 PEKKA는 예측 분석을 사용하여 미래 수요를 예측합니다. 이를 통해 네트워크는 수요가 높을 것으로 예상되는 지역에 자원을 사전 배치하여 항상 저지연 처리가 가능하도록 보장합니다.

예측 인텔리전스: 예측 분석의 사용은 사용 패턴과 트렌드를 기반으로 반응적 할당을 넘어 사전 최적화로 나아가는 정교한 자원 관리 접근법을 나타냅니다.

C2. Offloading function 2

두 번째 오프로딩 기능은 데이터 분석 및 콘텐츠 렌더링과 같은 배치 처리 작업을 위해 설계되었습니다. 이러한 작업의 경우 PEKKA는 속도보다 비용과 효율성을 우선시합니다.

알고리즘은 다음과 같이 작동합니다: 배치 처리 작업이 수신되면 PEKKA는 해당 작업을 처리하는 데 필요한 리소스를 보유한 네트워크 내 모든 노드를 식별합니다. 그런 다음 비용, 가용성 및 이력 성능을 기준으로 이러한 노드를 평가합니다. 비용과 효율성이 최적으로 결합된 노드가 작업 처리를 위해 선택됩니다.

대규모 배치 처리 작업의 경우 PEKKA는 작업을 더 작은 하위 작업으로 분할하고 여러 노드에 분배할 수 있습니다. 이러한 병렬 처리 방식은 대규모 작업 완료에 필요한 시간을 크게 단축합니다.

워크로드 최적화: 이중 기능 접근법을 통해 PEKKA는 다양한 유형의 컴퓨팅 워크로드에 최적화되어, 인터랙티브 애플리케이션을 위한 실시간 응답성과 백그라운드 처리 작업을 위한 비용 효율성을 동시에 확보합니다.

III. 메타버스 컴퓨팅 프로토콜

A. 개요

The Metaverse Computing Protocol (MCP)는 Computecoin 네트워크의 두 번째 레이어입니다. 이는 네트워크에 보안과 신뢰 인프라를 제공하는 레이어-0.5/레이어-1 블록체인으로, 분산화된 클라우드 네트워크에서 수행된 계산 결과의 진본성과 신뢰성을 보장하기 위해 설계되었습니다.

분산화된 컴퓨팅에서 주요 과제 중 하나는 노드가 계산을 정확하고 정직하게 수행하도록 보장하는 것입니다. 신뢰가 없는 환경에서는 노드가 계산 결과를 조작하거나 수행하지 않은 작업을 수행했다고 주장하지 않을 것이라는 보장이 없습니다.

MCP는 혁신적인 Proof of Honesty(PoH) 합의 알고리즘을 통해 이 문제를 해결합니다. PoH는 노드가 정직하게 행동하도록 유인하고, 악의적으로 행동하는 노드를 탐지 및 처벌하기 위해 설계되었습니다.

MCP는 보안과 신뢰를 제공하는 것 외에도 네트워크의 경제적 측면도 처리합니다. 이는 컴퓨팅 리소스에 대한 비용 지불 및 네트워크에 기여한 노드에 대한 보상으로 사용되는 CCN 토큰의 생성과 분배를 관리합니다.

신뢰 아키텍처: MCP는 정직한 행동은 경제적으로 보상되고 부정직한 행동은 경제적으로 불이익을 받는 시스템을 구축함으로써 분산 컴퓨팅의 근본적인 신뢰 문제를 해결합니다.

B. Consensus: Proof of Honesty (PoH)

Proof of Honesty(PoH)는 Computecoin 네트워크를 위해 특별히 설계된 새로운 합의 알고리즘입니다. 트랜잭션 검증에 중점을 두는 Proof of Work(PoW)나 Proof of Stake(PoS) 같은 기존 합의 알고리즘과 달리, PoH는 계산 결과의 검증을 위해 설계되었습니다.

PoH의 핵심 아이디어는 노드가 정직하게 행동하도록 유인책을 제공하는 시스템을 구축하는 것입니다. 지속적으로 정확한 결과를 제공하는 노드는 CCN 토큰으로 보상받는 반면, 부정확한 결과를 제공하는 노드는 불이익을 받습니다.

PoH는 네트워크 내 노드들에게 주기적으로 "피싱 작업"을 전송하는 방식으로 작동합니다. 이러한 작업들은 노드의 정직성을 시험하기 위해 설계되었습니다. 이 작업들을 정확히 완수하는 노드는 자신의 정직성을 입증하고 보상을 받습니다. 작업 완수를 실패하거나 부정확한 결과를 제공하는 노드는 불이익을 받습니다.

알고리즘 혁신: PoH는 단순한 거래 검증을 넘어 컴퓨팅 무결성에 초점을 맞춤으로써 기존 합의 메커니즘과 차별화되는 중요한 진전을 나타냅니다. 이는 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크에 특히 적합한 특성을 지닙니다.

B1. Algorithm overview

PoH 알고리즘은 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어집니다: 피싱-태스크 저장소, 작업 스케줄러, 결과 검증기, 판단 시스템 및 인센티브 프로토콜.

알고리즘의 작동 방식은 다음과 같습니다: 작업 스케줄러(task scheduler)가 네트워크에서 노드를 선택하여 계산 작업을 수행하도록 합니다. 이러한 작업에는 실제 사용자 작업과 피싱 작업 저장소(phishing-task repository)의 피싱 작업이 모두 포함됩니다. 노드는 이러한 작업을 처리한 후 결과를 결과 검증기(result verifier)에 반환합니다.

결과 검증기(result verifier)는 실제 작업과 피싱 작업의 결과를 모두 확인합니다. 실제 작업의 경우, 검증기는 암호화 기술과 다른 노드와의 교차 검증을 결합하여 정확성을 보장합니다. 피싱 작업의 경우, 검증기는 이미 정답을 알고 있으므로 노드가 잘못된 결과를 제공했는지 즉시 감지할 수 있습니다.

판정 시스템은 검증자의 결과를 활용하여 어떤 노드가 정직하게 행동하는지, 그렇지 않은지를 판단합니다. 지속적으로 정확한 결과를 제공하는 노드는 CCN 토큰으로 보상을 받는 반면, 부정확한 결과를 제공하는 노드는 스테이크가 몰수되는 페널티를 받게 됩니다.

시간이 지남에 따라 알고리즘은 노드의 행동 패턴에 적응합니다. 정직한 이력을 가진 노드는 더 중요한 작업을 위임받고 더 높은 보상을 얻으며, 부정직한 이력을 가진 노드는 더 적은 작업이 할당되고 결국 네트워크에서 배제될 수 있습니다.

적응형 신뢰: 평판 기반 시스템은 정직한 노드가 더 많은 기회와 높은 보상을 얻는 자가강화 순환을 생성하는 동시에, 부정직한 노드는 점진적으로 네트워크에서 소외되도록 합니다.

B2. 피싱-태스크 저장소

피싱-태스크 저장소는 사전 계산된 결과가 알려진 태스크 모음입니다. 이러한 태스크는 네트워크 내 노드의 정직성과 역량을 테스트하도록 설계되었습니다.

해당 저장소에는 단순 계산, 복잡한 시뮬레이션, 데이터 처리 태스크 등 다양한 유형의 태스크가 포함되어 있습니다. 이러한 태스크들은 실제 네트워크에서 노드가 접하게 될 유형의 태스크를 대표하도록 설계되었습니다.

노드가 피싱 태스크와 실제 태스크를 구분할 수 없도록 하기 위해, 피싱 태스크는 실제 태스크와 동일한 형식으로 구성됩니다. 또한 유사한 난이도 범위와 계산 요구사항을 포괄합니다.

저장소는 노드가 기존 태스크 결과를 암기하는 것을 방지하기 위해 지속적으로 새로운 태스크로 업데이트됩니다. 새로운 태스크는 분산된 검증자 그룹에 의해 추가되며, 기여에 대해 CCN 토큰으로 보상받습니다.

저장소에서 작업을 선별하는 과정은 노드가 어떤 작업이 피싱 작업이 될지 예측할 수 없도록 무작위로 진행됩니다. 이러한 무작위 선별 절차는 악의적인 노드가 시스템을 악용하는 것을 어렵게 설계되었습니다.

보안 설계: 피싱 작업 메커니즘은 일반 업무 흐름 내에서 투명하게 운영되는 지속적 검증 시스템을 구축하여, 악의적 행위자가 검증 절차를 탐지하고 회피하는 것을 어렵게 합니다.

B3. Task scheduler

태스크 스케줄러는 네트워크 내 노드들에게 작업을 분배하는 역할을 담당합니다. 이는 작업이 효율적으로 처리되고 네트워크 보안이 유지되도록 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

스케줄러는 평판 시스템을 활용하여 작업 수신이 가능한 노드를 결정합니다. 높은 평판(즉, 정확한 결과 제공 이력)을 보유한 노드일수록 작업, 특히 고가치 작업을 수신할 가능성이 높습니다.

작업 분배 시 스케줄러는 노드의 평판, 처리 능력, 위치, 현재 부하 상태 등 여러 요소를 고려합니다. 이를 통해 작업이 가장 적합한 노드에 할당되도록 보장합니다.

실제 사용자 작업의 경우, 스케줄러는 교차 검증을 위해 동일 작업을 여러 노드에 배정할 수 있습니다. 이는 일부 노드가 악의적으로 행동하더라도 결과의 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

피싱 작업의 경우, 스케줄러는 일반적으로 각 작업을 단일 노드에 할당합니다. 이는 정확한 결과가 이미 알려져 있어 교차 검증이 필요하지 않기 때문입니다.

스케줄러는 노드의 성능을 지속적으로 모니터링하고 이에 따라 작업 분배 알고리즘을 조정합니다. 이를 통해 네트워크가 효율성을 유지하고 변화하는 조건에 민첩하게 대응할 수 있습니다.

지능형 분배: 스케줄러의 다중 요소 결정 프로세스는 성능(능력 및 위치 매칭을 통해)과 보안(평판 기반 작업 할당을 통해)을 모두 최적화합니다.

B4. Result verification

결과 검증 컴포넌트는 노드가 반환한 결과의 정확성을 확인하는 역할을 합니다. 정확성과 진위 여부를 보장하기 위해 다양한 기법을 조합하여 사용합니다.

피싱 작업의 경우 검증은 간단합니다: 검증자는 노드가 반환한 결과와 알려진 정답을 단순 비교합니다. 일치할 경우 노드는 정직하게 행동한 것으로, 일치하지 않을 경우 부정직하게 행동한 것으로 간주됩니다.

실제 사용자 작업의 경우 검증은 더 복잡합니다. 검증자는 다음과 같은 여러 기법을 사용합니다:

1. 교차 검증(Cross-validation): 동일한 작업이 여러 노드에 할당될 때, 검증자는 결과를 비교합니다. 노드 간에 합의가 이루어지면 결과는 정확한 것으로 간주됩니다. 불일치가 발생할 경우, 검증자는 충돌을 해결하기 위해 추가 노드에게 작업 처리를 요청할 수 있습니다.

2. 암호학적 검증(Cryptographic verification): 일부 작업에는 검증자가 전체 작업을 재처리하지 않고도 결과의 정확성을 확인할 수 있는 암호학적 증명이 포함됩니다. 이는 재처리 비용이 높은 복잡한 작업에 특히 유용합니다.

3. Spot checking: 검증자는 실제 작업 중 일부를 무작위로 선택하여 직접 재처리합니다. 이를 통해 노드들이 실제 작업에 대해 지속적으로 잘못된 결과를 제공하면서도 감지되지 않는 상황을 방지할 수 있습니다.

검증 프로세스는 네트워크에 상당한 오버헤드를 초래하지 않도록 효율적으로 설계되었습니다. 목표는 네트워크의 성능과 확장성을 유지하면서 높은 수준의 보안을 제공하는 것입니다.

Verification Strategy: 다중 계층 검증 접근법은 계산 오버헤드를 최소화하면서 강력한 보안을 제공하며, 실용적인 분산 컴퓨팅에 필수적인 신뢰와 성능 간의 균형을 유지합니다.

B5. 판정

판정 시스템은 검증 과정의 결과를 바탕으로 노드의 행동을 평가하는 역할을 합니다. 이 시스템은 각 노드에 명성 점수를 부여하며, 이 점수는 해당 노드의 정직성과 신뢰성에 대한 이력을 반영합니다.

지속적으로 정확한 결과를 제공하는 노드는 명성 점수가 상승합니다. 부정확한 결과를 제공하는 노드는 명성 점수가 하락합니다. 점수 변동의 정도는 위반 사항의 심각도에 따라 결정됩니다.

가끔 부정확한 결과를 제공하는 것과 같은 경미한 위반의 경우 평판 점수가 약간 하락할 수 있습니다. 지속적으로 부정확한 결과를 제공하거나 시스템을 악용하려는 시도와 같은 보다 심각한 위반의 경우 평판 점수가 크게 하락할 수 있습니다.

평판 점수 조정 외에도, 판단 시스템은 다른 제재를 가할 수 있습니다. 예를 들어, 매우 낮은 평판 점수를 가진 노드는 일시적으로 또는 영구적으로 네트워크에서 제외될 수 있습니다. 또한 스테이킹된 CCN 토큰이 몰수될 수 있습니다.

판단 시스템은 투명하고 공정하게 설계되었습니다. 노드 행동 평가 규칙은 공개적으로 이용 가능하며, 시스템의 결정은 객관적인 기준에 기반합니다.

평판 경제학: 높은 평판 점수를 가진 노드는 더 많은 작업과 높은 보상을 받아 신뢰와 성과의 선순환을 창출하므로, 평판 시스템은 정직한 행동에 대한 강력한 경제적 인센티브를 제공합니다.

B6. Incentive protocol

인센티브 프로토콜은 정직하게 행동하고 네트워크에 기여하는 노드에게 보상을 제공하도록 설계되었습니다. 블록 보상, 거래 수수료 및 작업 완료 보상을 조합하여 바람직한 행동을 유도합니다.

블록 보상은 MCP 블록체인에서 거래를 성공적으로 검증하고 새로운 블록을 생성하는 노드에게 지급됩니다. 보상 금액은 네트워크의 인플레이션 스케줄에 따라 결정됩니다.

거래 수수료는 사용자가 자신의 거래가 블록체인에 포함되도록 지불하는 비용입니다. 이러한 수수료는 거래를 검증하는 노드들에게 분배됩니다.

작업 완료 보상은 컴퓨팅 작업을 성공적으로 완료한 노드들에게 지급됩니다. 보상 금액은 작업의 복잡성, 노드의 평판, 그리고 컴퓨팅 자원에 대한 현재 수요에 따라 결정됩니다.

높은 평판 점수를 가진 노드들은 작업 완료 시 더 많은 보상을 받습니다. 이는 정직한 행동이 보상받고, 노드들이 좋은 평판을 유지하도록 동기부여되는 선순환 구조를 만듭니다.

이러한 보상 외에도 인센티브 프로토콜에는 악의적 행위를 방지하는 메커니즘도 포함되어 있습니다. 예를 들어, 노드는 네트워크에 참여하기 위해 CCN 토큰을 스테이킹해야 합니다. 노드가 악의적으로 행동하는 것으로 판단될 경우, 해당 스테이크는 몰수될 수 있습니다.

보상과 패널티의 조합은 노드가 정직하게 행동하고 네트워크의 성공에 기여하도록 강력한 동기를 부여합니다.

Economic Design: 인센티브 프로토콜은 기여에 대해 보상하는 동시에 악의적 행위에 대해 패널티를 부과함으로써 균형 잡힌 경제 시스템을 생성하며, 개별 노드의 인센티브를 네트워크의 전반적인 건강성과 보안에 부합하도록 조정합니다.

C. 시스템 최적화

Computecoin 네트워크가 효율적이고 확장성 있으며 응답성이 뛰어나도록 보장하기 위해, 우리는 여러 시스템 최적화 기술을 구현했습니다:

1. Sharding: MCP 블록체인은 여러 샤드로 분할되어 각 샤드가 독립적으로 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. 이는 네트워크의 처리량을 크게 증가시킵니다.

병렬 처리(Parallel processing): PEKKA와 MCP 모두 병렬 처리의 이점을 활용하도록 설계되었습니다. 이를 통해 네트워크가 여러 작업을 동시에 처리하여 전체 용량을 증가시킬 수 있습니다.

캐싱(Caching): 자주 액세스되는 데이터와 결과는 캐시에 저장되어 중복 계산의 필요성을 줄입니다. 이는 네트워크 성능을 향상시키고 사용 비용을 절감합니다.

4. Dynamic resource allocation: 네트워크는 컴퓨팅 자원에 대한 수요를 지속적으로 모니터링하고 이에 따라 자원 할당을 조정합니다. 이를 통해 자원이 효율적으로 사용되며 네트워크가 변화하는 수요를 충족하도록 확장될 수 있습니다.

5. Compression: 데이터는 네트워크를 통해 전송되기 전에 압축되어 대역폭 요구 사항을 줄이고 성능을 향상시킵니다.

6. Optimized algorithms: 작업 스케줄링, 결과 검증 및 합의에 사용되는 알고리즘은 효율성 향상과 컴퓨팅 오버헤드 감소를 위해 지속적으로 최적화됩니다.

이러한 최적화는 Computecoin 네트워크가 높은 성능과 보안 수준을 유지하면서 메타버스 애플리케이션의 높은 수요를 처리할 수 있도록 보장합니다.

성능 엔지니어링: 이러한 최적화는 분산 시스템 엔지니어링의 최신 기술을 대표하며, 낮은 지연 시간과 높은 신뢰성을 유지하면서 메타버스의 방대한 컴퓨팅 수요를 충족하도록 네트워크 확장을 보장합니다.

IV. AI 기반 자기 진화

Computecoin 네트워크는 AI 기반 자기 진화를 통해 변화하는 조건에 지속적으로 개선되고 적응하도록 설계되었습니다. 이 능력은 네트워크가 성능을 최적화하고, 보안을 강화하며, 시간이 지남에 따라 기능을 확장할 수 있게 합니다.

이러한 자기 진화 능력의 핵심에는 네트워크 운영의 다양한 측면을 모니터링하는 AI 에이전트 네트워크가 있습니다. 이러한 에이전트들은 네트워크 성능, 노드 동작, 사용자 수요 및 기타 관련 요소에 대한 데이터를 수집합니다.

머신 러닝 알고리즘을 활용하여, 이러한 에이전트들은 수집된 데이터를 분석해 패턴을 식별하고, 이상을 탐지하며, 미래 네트워크 동작에 대한 예측을 수행합니다. 이 분석을 바탕으로 에이전트들은 네트워크의 알고리즘, 프로토콜 및 자원 할당 전략에 대한 개선안을 제안할 수 있습니다.

AI가 네트워크 성능 향상을 위해 활용되는 방식의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

예측적 자원 할당: AI 알고리즘은 컴퓨팅 자원에 대한 미래 수요를 예측하고 이에 따라 자원 할당을 조정합니다. 이를 통해 네트워크가 피크 시간대에도 수요를 충족시킬 만한 충분한 용량을 확보할 수 있습니다.

이상 감지: AI 에이전트는 악의적인 활동을 나타낼 수 있는 비정상적인 행동 패턴을 감지합니다. 이를 통해 네트워크는 잠재적인 보안 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다.

성능 최적화: AI 알고리즘은 네트워크 성능 데이터를 분석하여 병목 현상을 식별하고 최적화 방안을 제안합니다. 이는 네트워크의 속도와 효율성을 지속적으로 개선하는 데 도움이 됩니다.

4. 적응형 보안: AI 에이전트가 과거 보안 사고로부터 학습하여 네트워크 보호를 위한 새로운 전략을 수립합니다. 이를 통해 네트워크는 새로운 유형의 위협이 등장할 때마다 이에 적응할 수 있습니다.

5. 맞춤형 서비스: AI 알고리즘이 사용자 행동을 분석하여 개인화된 추천을 제공하고 사용자 경험을 최적화합니다.

기술적 관점: 자가 진화를 위한 AI 통합은 블록체인 및 분산 시스템에서 중요한 진전을 나타내며, 수동 프로토콜 업그레이드 없이도 지속적인 최적화를 가능하게 합니다.

자가 진화 과정은 분산적이고 투명하게 설계되었습니다. AI 에이전트는 자신의 권고 사항이 네트워크의 전반적 목표와 일치하도록 보장하는 일련의 지침 내에서 운영됩니다. 네트워크에 제안된 변경 사항들은 구현되기 전에 검증자들의 분산된 커뮤니티에 의해 평가됩니다.

이러한 AI 기반 자가 진화 능력은 Computecoin 네트워크가 기술의 최전선에 머물면서, 메타버스의 진화하는 요구를 충족시키기 위해 지속적으로 적응하도록 보장합니다.

적응형 아키텍처: 이러한 자기 진화 능력은 네트워크를 정적인 인프라에서 실제 사용 패턴과 새롭게 부상하는 요구사항을 기반으로 지속적으로 개선할 수 있는 살아있는 적응형 시스템으로 전환합니다.

V. 토크노믹스

A. CCN 토큰 할당

CCN 토큰의 총 공급량은 210억 개로 고정되어 있습니다. 토큰은 다음과 같이 할당됩니다:

1. 마이닝 보상: 50%(105억 토큰)가 마이닝 보상으로 할당됩니다. 해당 토큰들은 네트워크에 컴퓨팅 자원을 제공하고 MCP 블록체인의 보안을 강화하는 노드들에게 분배됩니다.

2. 팀 및 어드바이저: 15%(31억 5천만 토큰)는 창립 팀과 어드바이저에게 할당됩니다. 해당 토큰은 프로젝트에 대한 장기적 관여를 보장하기 위해 베스팅 스케줄이 적용됩니다.

3. 재단: 15%(31억 5천만 토큰)는 Computecoin Network Foundation에 할당됩니다. 해당 토큰은 연구 개발, 마케팅 및 커뮤니티 활동 지원을 위해 사용됩니다.

4. 전략적 파트너: 10%(21억 토큰)는 네트워크에 필수적인 자원과 지원을 제공하는 전략적 파트너에게 할당됩니다.

5. Public sale: 10%(21억 토큰)는 프로젝트 자금 조성을 위한 공개 판매에 할당되어 더 넓은 커뮤니티에 토큰을 분배합니다.

토큰 할당은 모든 이해관계자 사이에 토큰이 균형 있게 분배되도록 설계되었으며, 특히 네트워크의 성장과 보안에 기여하는 이들을 보상하는 데 중점을 둡니다.

경제적 설계: 토큰 할당 전략은 초기 기여자에 대한 인센티브와 장기적인 생태계 성장 간의 균형을 맞추어, 모든 이해관계자와 네트워크의 성공 사이의 일관성을 보장합니다.

B. CCN 이해관계자와 그 권리

Computecoin 네트워크에는 여러 유형의 이해관계자가 있으며, 각각 고유한 권리와 책임이 있습니다:

1. Miners: 채굴자는 네트워크에 컴퓨팅 자원을 제공하고 MCP 블록체인의 보안을 유지하는 데 기여합니다. 그 대가로 채굴 보상과 거래 수수료를 받습니다. 또한 채굴자는 합의 과정에 참여하고 네트워크 제안에 투표할 권리가 있습니다.

2. Users: 사용자는 CCN 토큰을 지불하고 네트워크의 컴퓨팅 자원에 접근합니다. 사용자는 네트워크 자원을 이용할 권리와 자신의 컴퓨팅 작업에 대해 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 받을 권리가 있습니다.

3. Developers: 개발자는 Computecoin 네트워크 위에 애플리케이션과 서비스를 구축합니다. 그들은 네트워크의 API에 접근하고 자원을 활용하여 자신의 애플리케이션을 구동할 권리가 있습니다.

4. 토큰 보유자: 토큰 보유자는 네트워크 제안에 대해 투표하고 네트워크 거버넌스에 참여할 권리가 있습니다. 또한 추가 보상을 얻기 위해 자신의 토큰을 스테이킹할 권리도 있습니다.

5. 재단: Computecoin Network Foundation은 네트워크의 장기 발전과 거버넌스를 책임집니다. 이 재단은 연구 개발, 마케팅 및 커뮤니티 구축을 위한 자금을 배분할 권한을 가집니다.

각 이해관계자 그룹의 권리와 책임은 네트워크가 탈중앙화되고 안전하며 모든 참여자에게 이익이 되도록 보장하기 위해 설계되었습니다.

거버넌스 구조: 이 다중 이해관계자 거버넌스 모델은 단일 그룹이 의사 결정을 지배할 수 없는 균형 잡힌 생태계를 조성하여 네트워크가 탈중앙화 원칙에 부합하도록 보장합니다.

C. Mint CCN tokens

CCN 토큰은 채굴이라는 과정을 통해 발행됩니다. 채굴은 네트워크에 컴퓨팅 자원을 제공하고 MCP 블록체인의 보안을 강화하는 것을 포함합니다.

채굴자들은 복잡한 수학적 문제를 해결하기 위해 경쟁하며, 이를 통해 트랜잭션 검증과 블록체인 내 새로운 블록 생성을 돕습니다. 문제를 가장 먼저 해결한 채굴자는 일정량의 CCN 토큰을 보상으로 받습니다.

채굴 보상은 미리 정해진 일정에 따라 시간이 지남에 따라 감소합니다. 이는 CCN 토큰의 인플레이션율을 통제하고 100년에 걸쳐 총 공급량이 210억 개에 도달하도록 설계되었습니다.

블록 보상 외에도 채굴자들은 거래 수수료를 추가로 받습니다. 이 수수료는 사용자들이 자신의 거래가 블록체인에 포함되도록 하기 위해 지불하는 것입니다.

채굴은 컴퓨터와 인터넷 연결만 있으면 누구나 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 네트워크의 전체 컴퓨팅 파워와 관계없이 새로운 블록이 일정한 속도로 생성되도록 채굴 난이도가 동적으로 조정됩니다.

토큰 분배: 채굴 메커니즘은 네트워크 보안을 유지하면서 토큰의 공정하고 탈중앙화된 분배를 보장하여 토큰 분배와 네트워크 보안 간의 상생 관계를 조성합니다.

D. 토큰 출시 계획

CCN 토큰의 출시는 시장으로의 토큰 공급이 안정적이고 예측 가능하도록 설계된 사전 정의된 일정에 따라 관리됩니다.

채굴 보상: 채굴 보상은 블록당 10,000 CCN으로 시작하여 4년마다 50% 감소합니다. 이는 비트코인의 반감기 메커니즘과 유사합니다.

팀 및 어드바이저: 팀 및 어드바이저에게 할당된 토큰은 4년에 걸쳐 점진적으로 지급되며, 1년 후 25%가 베스팅되고 나머지 75%는 향후 3년 동안 매월 베스팅됩니다.

재단: 재단에 할당된 토큰은 10년에 걸쳐 점진적으로 지급되며, 매년 10%씩 지급됩니다.

4. 전략적 파트너: 전략적 파트너에 할당된 토큰은 파트너 계약에 따라 베스팅 스케줄이 상이하나, 일반적으로 1년에서 3년 범위입니다.

5. 공개 판매: 공개 판매에서 판매된 토큰은 베스팅 기간 없이 즉시 해제됩니다.

본 출시 계획은 대량의 토큰이 시장에 갑자기 유입되어 가격 변동성을 초래하는 상황을 방지하기 위해 설계되었습니다. 또한 모든 이해관계자가 네트워크 성공에 기여할 장기적인 동기를 부여합니다.

시장 안정성: 세심하게 설계된 토큰 출시 일정은 토큰 덤핑을 방지하고 모든 이해관계자 간의 장기적 이해관계 일치를 보장함으로써 네트워크 성장을 위한 안정적인 경제적 환경을 조성합니다.

E. Mining Pass 및 스테이킹

Mining Pass는 사용자가 고가의 하드웨어에 투자하지 않고도 채굴 과정에 참여할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 사용자는 CCN 토큰을 사용하여 Mining Pass를 구매할 수 있으며, 이를 통해 채굴 보상의 일부를 받을 권한을 부여받습니다.

Mining Pass는 등급별로 제공되며, 높은 등급의 패스일수록 더 많은 채굴 보상을 받을 수 있습니다. Mining Pass의 가격은 시장에 의해 결정되며 수요에 따라 동적으로 조정됩니다.

스테이킹은 사용자가 보상을 얻을 수 있는 또 다른 방법입니다. 사용자는 CCN 토큰을 일정 기간 동안 스마트 계약에 잠금 설정하여 스테이킹할 수 있습니다. 그 대가로 거래 수수료 및 블록 보상의 일부를 받게 됩니다.

사용자가 스테이킹으로 받는 보상의 금액은 스테이킹한 토큰의 수와 스테이킹 기간에 따라 결정됩니다. 더 많은 토큰을 더 오랜 기간 스테이킹하는 사용자는 더 높은 보상을 받습니다.

스테이킹은 거래 가능한 토큰의 수를 줄여 네트워크를 보호함으로써 공격에 더 강력하게 대응할 수 있도록 합니다. 또한 사용자가 자신의 CCN 토큰으로부터 수동적 소득을 얻을 수 있는 방법을 제공합니다.

참여 접근성: Mining Pass와 스테이킹 메커니즘은 네트워크 참여를 민주화하여 다양한 수준의 기술 전문성과 자본을 가진 사용자들이 네트워크 성장에 기여하고 이익을 얻을 수 있도록 합니다.

F. Development stage

Computecoin 네트워크의 개발은 여러 단계로 나뉩니다:

1단계(Foundation): 본 단계는 PEKKA 계층 및 MCP blockchain을 포함한 네트워크의 핵심 인프라 구축에 중점을 둡니다. 또한 제한된 수의 노드로 구성된 소규모 테스트 네트워크 구축을 포함합니다.

2단계(Expansion): 이 단계에서는 더 많은 노드를 포함하고 더 많은 유형의 컴퓨팅 작업을 지원하도록 네트워크를 확장합니다. AI 기반 자가 진화 기능도 이 단계에서 도입됩니다.

3단계(Maturity): 이 단계는 메타버스 애플리케이션의 높은 수요를 처리하기 위한 네트워크 최적화 및 확장에 중점을 둡니다. 또한 다른 blockchain 네트워크 및 메타버스 플랫폼과의 통합을 포함합니다.

4. Stage 4 (Autonomy): 최종 단계에서는 네트워크가 완전히 자율적으로 운영되며, AI 에이전트가 네트워크 운영 및 개발에 관한 대부분의 결정을 내리게 됩니다. 재단의 역할은 감독을 제공하고 네트워크가 원래 비전과 일관성을 유지하도록 보장하는 것으로 축소됩니다.

각 단계는 완료하는 데 약 2~3년이 소요될 것으로 예상되며, 개발 과정 전반에 걸쳐 정기적인 업데이트와 개선 사항이 제공됩니다.

로드맵 전략: 단계별 개발 접근법은 기반 인프라에서 완전한 자율성까지 체계적인 진전을 보장하며, 신속한 반복과 장기 비전 및 안정성 사이의 균형을 유지합니다.

VI. 간행물

다음 간행물들은 Computecoin 네트워크와 그 기반 기술에 대한 추가 세부 정보를 제공합니다:

1. "Computecoin Network: A Decentralized Infrastructure for the Metaverse" - 본 논문은 Computecoin 네트워크의 아키텍처, 합의 알고리즘, 토크노믹스를 포함한 개요를 제공합니다.

2. "Proof of Honesty: A Novel Consensus Algorithm for Decentralized Computing" - 본 논문은 Proof of Honesty 합의 알고리즘의 설계, 구현 및 보안 속성을 상세히 설명합니다.

3. "PEKKA: A Parallel Edge Computing and Knowledge Aggregator for the Metaverse" - 본 논문은 Computecoin 네트워크의 PEKKA 계층에 초점을 맞추며, 해당 계층의 자원 집계 능력과 컴퓨테이션 오프로딩 메커니즘을 다룹니다.

4. "AI-Powered Self-Evolution in Decentralized Networks" - 본 논문은 Computecoin 네트워크가 변화하는 조건에 지속적으로 개선 및 적응할 수 있도록 하는 AI의 역할에 대해 논의합니다.

5. "Tokenomics of Computecoin: Incentivizing a Decentralized Computing Ecosystem" - 본 논문은 CCN 토큰 이코노미에 대한 상세 분석을 제공하며, 토큰 할당, 마이닝, 스테이킹 및 거버넌스를 포함합니다.

해당 간행물은 Computecoin 네트워크 웹사이트와 다양한 학술 저널 및 학회에서 확인할 수 있습니다.

Academic Foundation: 동료 심사(peer-reviewed) 간행물은 Computecoin 네트워크의 혁신에 대한 학문적 신뢰도와 기술적 타당성을 제공하여 이론 연구와 실제 구현 사이의 격차를 해소합니다.

VII. 결론

메타버스는 인터넷의 다음 진화를 나타내며 온라인에서의 상호작용, 업무, 여가 방식에 혁명을 약속합니다. 그러나 메타버스의 발전은 현재 인터넷을 지탱하는 중앙집권적 인프라에 의해 제한되고 있습니다.

Computecoin 네트워크는 메타버스를 위한 분산형 고성능 인프라를 제공하여 이러한 한계를 해결하기 위해 설계되었습니다. 당사의 솔루션은 분산형 클라우드와 블록체인 기술의 힘을 활용하여 메타버스 애플리케이션을 위한 더 접근성 높고 확장 가능하며 비용 효율적인 플랫폼을 생성합니다.

Computecoin 네트워크의 2계층 구조(PEKKA 및 MCP)는 메타버스를 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. PEKKA는 컴퓨팅 자원의 통합과 스케줄링을 처리하는 반면, MCP는 혁신적인 Proof of Honesty 합의 알고리즘을 통해 컴퓨팅의 보안과 진본성을 보장합니다.

네트워크의 AI 기반 자가 진화 능력은 변화하는 조건에 지속적으로 개선 및 적응하여 기술의 최첨단을 유지할 수 있도록 보장합니다.

CCN의 토크노믹스는 균형 잡히고 지속 가능한 생태계를 조성하도록 설계되었으며, 모든 이해관계자에게 네트워크 성공에 기여할 인센티브를 제공합니다.

전략적 전망: Computecoin Network의 성공적 구현은 확장성과 접근성을 제한해온 근본적인 인프라 과제를 해결함으로써 메타버스 채택을 크게 가속화할 수 있습니다.

우리는 Computecoin 네트워크가 메타버스의 기반 인프라가 되어 새로운 세대의 분산형 애플리케이션과 경험을 가능하게 할 잠재력을 지닌다고 믿습니다. 커뮤니티의 지원과 함께 우리는 이 비전을 현실로 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다.

비전 실현: Computecoin은 단순한 기술적 해결책이 아닌 컴퓨팅 인프라 구축 및 운영 방식의 패러다임 전환을 의미하며, 향후 수십 년간 디지털 환경을 재형성할 잠재력을 지닙니다.

참고문헌

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