2025년에 서울은 다채로운 축제들로 여러분을 기다리고 있습니다.
계절마다 각기 다른 매력으로 가득한 서울의 축제를 놓치지 마세요 😊

🌸 따뜻한 봄, 문화를 만나다

겨우내 움츠렸던 몸과 마음을 활짝 열고 싶다면?
봄의 생기와 문화를 만끽할 수 있는 축제가 여러분을 기다립니다!

• 서울러너스페스티벌 (4월 26일, 여의도공원)
  봄바람을 맞으며 서울 도심을 달리는 특별한 러닝 축제🏃‍♂️🌸
• 서울스프링페스타 (4월 30일~5월 6일, 서울월드컵경기장·서울광장 등)
  다양한 문화 공연과 전시로 가득한 서울의 봄 대표 축제!
• 서울서커스페스티벌 (5월 3일~5월 5일, 노들섬)
  세계적인 서커스 아티스트들의 화려한 퍼포먼스🎪✨
• 차 없는 잠수교 뚜벅뚜벅 축제 (5월 4일~6월 22일, 매주 일요일, 반포한강공원)
  자동차 대신 사람들로 가득 찬 잠수교에서 여유로운 주말 산책🚶‍♀️🌿
• 서울드럼페스티벌 (5월 10일~5월 11일, 노들섬)
  열정적인 드럼 비트와 함께하는 짜릿한 음악의 향연🥁🎶
• 서울조각페스티벌(상반기) (5월 23일~5월 24일, 노들섬)
  예술적 감성으로 채워지는 봄, 멋진 조각 작품들을 만나요!
• 서울국제정원박람회 (5월 22일~10월 20일, 보라매공원)
  오랜 기간 즐길 수 있는 아름다운 정원의 세계🌷🌳

☀️ 뜨거운 여름, 음악과 예술의 향연

서울의 여름밤은 더위를 잊게 만드는 축제로 가득합니다!

• 광화문광장 야외오페라 (6월 1일~6월 2일, 광화문광장)
  도심 한가운데 펼쳐지는 웅장한 오페라의 감동🎤🌃
• 서울국악축제 (6월 7일, 의정부 지역사유적광장 등)
  우리 소리의 아름다움과 흥겨움을 함께 즐기는 전통 국악 축제🎼
• 서울시향 강변음악회 (6월 13일~6월 14일, 여의도 한강공원)
  강바람과 함께 클래식 음악을 만나는 낭만적인 밤🎻🌙
• 서울썸머아트페스티벌 (6월 14일~6월 15일, 노들섬)
  예술과 문화를 함께 즐길 수 있는 감성 넘치는 여름 축제🎨
• 세종썸머페스티벌 (8월 28일~8월 30일, 광화문광장)
  도심 속 한여름 밤의 꿈 같은 문화 공연의 향연✨🌟

🍁 아름다운 가을, 서울은 축제의 도시로 물들다

청명한 하늘과 선선한 바람 속, 서울의 가을 축제를 만나보세요!

• 서울조각페스티벌(하반기) (9월 1일~9월 7일, 노들섬)
  가을과 어우러지는 감성적인 조각 작품을 감상해요🗿🍂
• 서울세계불꽃축제 (9월 중, 여의도 한강공원)
  가을밤 하늘을 수놓는 아름다운 불꽃쇼🎆✨
• 서울무형문화축제 (9월 27일~9월 28일, 남산골한옥마을)
  전통 공연과 체험을 통해 우리 문화를 깊이 느껴보세요🎎
• 정조대왕 능행차 (9월 28일, 광화문~노들섬)
  서울 도심에서 역사 속 행렬을 만나는 특별한 경험👑
• 서울거리예술축제 (10월 5일~10월 9일, 청계천 일대)
  청계천 거리를 예술로 가득 채우는 역동적인 거리 공연🎭
• 서울뮤직페스티벌 (11월 초, 노들섬)
  늦가을의 낭만을 음악으로 채우는 감성 축제🎶🍁

❄️ 낭만의 겨울, 빛나는 서울로의 초대

겨울철, 서울은 반짝이는 축제로 특별한 추억을 선사합니다.

• 서울윈터페스타 (12월 중순, 서울 도심 일대)
  화려한 조명과 겨울 분위기가 어우러지는 로맨틱 축제🎄🌟

📸 과거 축제 사진으로 미리 만나는 2025 서울 축제!

지난해 서울 곳곳에서 펼쳐졌던 화려한 축제 현장 사진을 통해 미리 축제 분위기를 느껴보세요!

📌 행사 일정은 주최 측 사정에 따라 변경될 수 있으니, 방문 전 꼭 확인하세요!
👉 자세한 정보는 서울문화포털을 참고하세요!

글로벌 레이어2 프로젝트인 아비트럼 재단이 공식 운영하는 앰배서더 프로그램 Phase 2가 한국에 상륙합니다!

이번 아비트럼 앰배서더 Phase 2에서는 아비트럼에 관심있으신 누구나 참여 가능하고, 체계화된 KPI에 따른 보상도 지급받으실 수 있게 됩니다.

아비트럼 재단과 함께 다양한 콘텐츠 제작, 교육 워크샵 진행, IRL 밋업 개최 등의 다양한 경험을 하실 수 있게 될 것입니다.

앰배서더 프로그램 Phase 2: 변경 사항 정리

앰배서더 프로그램을 통해 누구나 아비트럼 재단과 함께 콘텐츠 제작, 교육 워크샵 진행, IRL 밋업 개최 등 다양한 활동을 경험할 수 있습니다! 

신청 링크(공식 재단 사이트) 👇
https://arbitrum.foundation/ambassador 

아비트럼 디스코드 한국 채널

https://discord.gg/arbitrum

One of the key concepts gaining traction in the AI field is the emergence of 'AI Agents'. Unlike traditional chatbots or generative AI systems, AI agents are differentiated by their ability to go beyond simply answering questions and perform complex work processes from start to finish on their own. Major technology companies like OpenAI, Nvidia, and Salesforce, as well as market research firm Gartner, are predicting that AI agents will be a key technology of the future.

What is special about AI agents

While traditional generative AI has been focused on responding to user questions or generating a specific set of text, AI agents have a much higher level of "agency" and can perform tasks that would otherwise require human intervention. They can automate multi-step processes, retrieve the information they require from external APIs or databases, and complete the final product, akin to a human counterpart.

Car navigation vs. autonomous vehicles

You can think of traditional generative AI as "car navigation." It gives you directions or traffic updates, but you are still in control of the steering and pedals. AI agents, on the other hand, are like autonomous vehicles. They won't just give you directions—they can start the car, anticipate hazards, react appropriately, and drive themselves.

Tool Calling: a primary enabler for agents

In recent years, many libraries and low-code platforms have been developed to make creating AI agents easier than ever. One of the most intriguing advancements is "tool calling," which enables AI models to go beyond text generation and directly call functions (tools) to access external data or services and take real-world actions.

For instance, you could call the 'search_google' function to look for specific keywords and take further action based on the search results. The ability of a model to fetch necessary information, make appropriate decisions, and solve problems in multi-step processes is one of the most powerful features of AI agents.

Two methods agents reason: evaluate-plan vs. tool-use

AI agents utilize two main reasoning approaches for problem-solving:

1. Reasoning through Evaluation & Planning (Evaluation & Planning)
   This involves breaking down a problem into steps, analyzing each step, and planning the next one. Methods like Chain-of-Thought and ReAct are used to process outcomes step-by-step and craft a strategy to achieve the desired goal.
2. Reasoning with Tool Use
   This is the ability to call APIs or functions to fetch data or perform actions when needed. Deciding which tool to call and how to utilize its output falls under this category. Some models excel at evaluation and planning, while others specialize in tool use. Combining both methods results in stronger, more capable agents.

Key benchmarks for evaluating model-agent tool-calling ability

Several benchmarks have been developed to evaluate how well models handle tool-calling tasks:

• BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard): Features over 2,000 question-function-answer triples covering diverse programming languages. The latest version, BFCL-V3, includes multi-step and multi-turn function calls, letting you assess how proficient a model is at executing functions in the correct sequence.
• Nexus Function Calling Benchmark: Tests how well models utilize APIs in zero-shot scenarios with challenges like single, parallel, and nested tool calls. Models such as NestRaven have demonstrated strong performance using this benchmark.
• ToolACE: With a synthetic dataset of over 26,000 APIs, this benchmark examines how models handle complex tool environments. Research is ongoing to refine evaluation methods for large-scale tool-calling scenarios.

The complex problems of tool calling

To make tool calling effective, several challenges must be addressed:

• Choosing the right tool: Deciding which tool to use and ensuring the correct input is passed.
• Format consistency: Adhering to required formats like JSON, YAML, and XML when calling functions.
• Managing sequencing and dependencies: Understanding how the output of one tool can serve as input for another.
• Loop prevention: Avoiding infinite loops by carefully managing agent behavior.
• Security and ethical issues: Mitigating risks posed by connecting to external services or databases.

Given this complexity, it’s common to divide tasks among multiple models or agents that work together as a composite system. Each model specializes in tasks like document summarization, tool selection, or result validation, creating a more robust solution overall.

Example of tool calling in action

• Level 1 : ChatGPT web browsingWhen you enable the web search function in ChatGPT, it calls the ‘web search’ function internally to get real-time information. This is a basic level tool calling example.
• Level 2 : Define and use customized tools For example, you can define functions like ‘get_distance_between_locations’, ‘get_current_weather’, and set your model to call them. You can use tools like Databricks Playground to see how your model calls each function and processes the results.
• Level 3 : Configure the agentWhen you’re done with the actual code execution layer, you can configure a complete agent. Various frameworks are utilized in this process, including LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel, LlamaIndex, and others.

Real-world applications and potential for agents

• Insurance industry : automate the entire process from claim to compensation by analyzing documents-images-PDFs, verifying the content of contracts, and, if necessary, exchanging questions and answers with customers.
• Logistics : automate complex logistics processes by tracking lost shipments, managing communications with multiple stakeholders, and even compensating them when necessary.
• Marketing : From campaign planning to execution, performance analysis, and optimization, these AI agents can work independently to maximize efficiency.

AI agents like these can reduce the amount of human and time resources spent on tasks while freeing up employees to focus on more creative and strategic tasks.

Things to consider when deploying

Of course, there are no shortage of obstacles to overcome in building and fielding agents: you may need large-parameter models, you may need to meet ethical and legal obligations, and most importantly, you may not get the performance you want without getting data quality and processes fully in order in your organization.

What’s ahead

AI agents are not a passing fad—they're the future of value creation for industries. Such systems already are showing their ability to automate between 70–90% of real-world repetitive tasks by elegantly integrating reasoning competencies, i.e., planning and assessment, with high-end tool-calling functionalities.

There is also an apparent trend of shifting towards creating smaller, specialized models. The bigger models are interested in addressing high-level, strategic issues, while the smaller ones are for executing focused tasks. Together, they offer systems that are both compact and versatile, adapting to diverse requirements with precision.

At the root of their success is a single, basic question: "Are they actually useful?" No matter how advanced the technology, it's only worthwhile if it delivers actual value. Fortunately, AI agents are already proving themselves useful across dozens of industries, and the rapidity with which they're being created guarantees that soon they'll be capable of even more. Shared platforms and tools are also emerging, opening the door for anyone—regardless of technical expertise—to create personalized agents for their uses.

Billed as the 'next generation of AI' these agents are being designed to go beyond simple question-and-answer functionality. They're starting to manage complex workflows independently, deciding which tools are best for the job, and completing tasks without human involvement. This revolution is already in progress, so the moment is ripe to explore their potential.

이 글은 투자 조언을 위한 글이 아닌, 순수한 정보 전달을 위한 것임을 명확히 밝힙니다.

이번 포스팅은 내용이 짧아 별도의 요약은 없습니다

서론

아비트럼은 9월 4일 Stylus 메인넷 출시를 발표했습니다. Stylus가 표방하는 것은 Smart Contract Composability 즉, 스마트 컨트랙트의 상호운용성입니다. 굉장히 많은 사람들이 사용하는 Rust나 C/C++과 같은 프로그래밍 언어를 사용해서도 Smart Contract를 구현할 수 있도록 하겠다는 것이 Stylus의 목표입니다. 이것이 왜 필요한 것일까요?

이 Stylus의 중요성을 인식하기 위해서는 먼저 상호운용성이 중요한 이유부터 살펴보아야합니다. 이 글을 읽으시는 분들께서는 이미 이더리움에 대해서는 잘 알고 계실 것입니다. 그 이더리움의 핵심이 무엇이냐고 한다면, Native Token인 ETH라고도 할 것이고, Smart Contract라고도 할 수 있습니다. 블록체인 트릴레마도 있구요. 어떤 분들은 EVM을 떠올릴 수 있습니다. EVM은 이더리움 가상 머신(Ethereum Virtual Machine)의 약자로, 이더리움 체인 내에서 Smart Contract를 실행할 수 있도록 하는 가상 환경을 말합니다. 이 EVM을 통해 이더리움에서 구동되는 프로그램을 설계하고 싶은 개발자는 자신의 OS와 상관없이 Solidity 혹은 Vyper 등의 일명 Contract Language만 익히면 개발이 가능합니다. 컴퓨터를 업그레이드해야할 필요도, OS를 바꿀 필요도 역시 없습니다. 앱 개발을 해보신 분들은 잘 아시겠지만 iOS 앱을 개발하기 위해서는 반드시 MacOS 환경이 필요하죠. Flutter나 React Native 등으로 개발자체는 가능할 수 있지만 테스트는 반드시 MacOS 환경에서 진행해야합니다. 이렇듯, 개발을 위해 OS 환경을 맞추는 것은 생각보다 불편한 장벽이 됩니다. 윈도우 PC를 샀는데, 앱 개발을 위해서 맥북도 사야하다니. 다행히 최근에는 앱 개발을 위해서는 윈도우와 맥 환경만 지원되면 문제없지만 예전에는 블랙베리 OS나 삼성의 자체 OS도 있었죠. 개발자가 모든 환경에 맞춰 프로그래밍을 해야한다는 것은 굉장한 어려움이 됩니다. 이더리움은 이런 문제점을 해결할 혁신적인 방법으로 EVM을 제안한 것이구요. 이 EVM을 통해서, 우리는 OS와 무관하게도 개발할 수 있는 편리함을 갖게 됐습니다.

EVM의 한계와 Stylus의 등장

EVM에 단점은 전혀 없는 걸까요? 당연히 아니겠죠. EVM의 여러 단점들에 대해 언급하기 보다 우리는 Stylus 탄생의 배경이 되는 단점만 짚고 넘어가면 되겠습니다. 바로 EVM이 Solidity 등 특정 언어만 지원한다는 것이죠. EVM은 OS 환경에 무관하게 동작할 수 있는 환경을 만들어줍니다. 그러나 이 EVM이 코드를 이해하기 위해서는 Java, C/C++, Python 등의 대중적인 언어를 사용할 수는 없습니다. OS의 장벽은 넘어섰지만, 새로운 장벽이 나타난 것이죠. 바로 개발 언어의 장벽입니다. 이더리움을 비롯한 여러 코인관련 시장의 급성장으로 산업화되고 발전하면서 많은 개발자들이 블록체인 개발을 시작했습니다. 그 과정에서 꽤 많은 블록체인 전문 개발자, 특히 스마트 컨트랙트 개발자들이 탄생했죠. 아비트럼에 따르면 이 스마트 컨트랙트 개발자(Solidity 위주)는 약 2만 명 정도로 추산된다고 합니다. 아주 오래전부터 프로그래밍 언어의 정석이 된 C++는 약 1200만, 비교적 최근에 떠오른 Rust 역시 300만 정도로 추정되는 개발자가 있는 것에 비하면 아주 적은 수입니다. 우리는 EVM이 개발될 때 그들이 제시한 문제점에 대해 알고 있습니다. 이제 여기서 아비트럼이 주장하는 문제점과 이를 해결하기 위해 제안한 Stylus가 등장하게 됩니다.

Stylus란 무엇인가?

아비트럼은 Stylus를 차세대 프로그래밍 언어라고 정의합니다. Stylus를 사용해 Rust, C/C++ 등의 언어를 사용하는 전세계 수천만의 개발자들이 별도의 Solidity 공부를 하지 않고도 EVM 호환이 가능한 Dapp을 개발할 수 있게 됩니다. 어떤 OS 환경에도 제약받지 않는 EVM의 위에서, 새로운 언어를 배워야한다는 압박감없이 가장 대중적인 언어들로 개발할 수 있도록 하는 것. 이것이 Stylus가 추구하는 것입니다.

기본적으로 Stylus는 MultiVM을 표방합니다. 여기서 말하는 MultiVM은 EVM과 동일한 역할을 하는 WASM VM이라는 또 하나의 가상 머신이 추가되는 개념입니다. WASM은 WebAssembly의 약어로 Javascript의 속도를 보완하면서도 대체하기 위해 고안된 바이트코드 언어입니다. WASM VM을 통해 WASM로 컴파일할 수 있는 프로그래밍 언어는 대부분 지원하게 됩니다. 대표적으로 Rust, C/C++이 있고, Go나 최근 블록체인 업계에서 많이 사용되기 시작하고 있는 Move, Sway 등도 포함됩니다.

많은 분들이 제가 이전에 작성한 BoLD(Bounded Liquidity Delay)보다 이 Stylus 출시에 관심을 갖는 것은 당연할 것입니다. BoLD는 그 자체로 생태계의 활성화에는 큰 영향을 주기 어렵습니다. BoLD는 사실, 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템으로서의 도약을 위한 준비에 가깝기 때문입니다. 하지만 Stylus는 그 방향을 달리합니다. Stylus의 도입은 그 자체로 생태계 Dapp 활성화를 목표에 두고 있기 때문입니다. 개발자분들은 당연하게도 익숙한 언어의 사용으로 Dapp을 개발해 새로운 부가가치를 창출할 수 있다는 것에, 사용자들은 더 많은 아이디어와 기술력으로 무장한 Dapp들이 제작될 것이라는 기대감에, 투자자들은 이러한 생태계의 활성화가 가져올 미래에 관심을 갖게 될 것입니다.

준비가 끝난 Stylus, 이제 대중의 선택을 받을 차례

Offchain Labs의 CEO이자 Co-founder인 Steven Goldfeder는 Stylus가 EVM보다 최대 70배 더 빠르다며, 이는 같은 가스 한도 내에서 Stylus Dapp들은 더 많은 거래를 처리할 수 있어 비용 절감의 효과도 있다고 언급했습니다. 저렴하면서도 빠르고, 그로 인한 Layer 2의 이점을 극대화할 수 있다는 것이죠. 또한 Stylus는 유명한 블록 익스플로러인 Etherscan, 가장 대중적인 오픈소스 스마트 컨트랙트 라이브러리인 OpenZeppelin 등과 파트너십을 통한 개발자 및 사용자를 지원합니다. OpenZeppelin의 경우 Rust용 Stylus 라이브러리 지원하고 있는데, Rust 개발자가 스마트 컨트랙트 개발을 위해 해야할 단계가 많이 간소화될 수 있을 것으로 보입니다.

위와 같은 Stylus 소식들을 살펴보면, 아비트럼 측에서는 이번 Stylus 출시를 위해 상당히 많은 공을 들였음을 알 수 있습니다. 개발자의 폭을 넓히기 위한 툴을 개발하고, 그 과정에서 개발자들이 필요로할 만한 것들을 착실히 준비해온 것으로 보입니다. 이제 커뮤니티가 그들의 예상대로 자신들의 익숙한 프로그래밍 언어로 스마트 컨트랙트를 포함한 블록체인 개발로의 자연스러운 전환을 시작하는지 지켜볼 때입니다. 이더리움 역시 그동안 많은 방법을 통해 개발 편의성을 지원하며 많은 웹2 개발자들이 웹3로 넘어올 수 있도록 노력해왔습니다. 현 시점에서 그 노력이 뚜렷한 결과를 냈다고 말할 수 있을지는 보는 관점에 따라 다르겠죠. Stylus는 세상에 없던 완전히 새로운 아이디어를 제안한 것은 아닙니다. 그렇기 때문에 아비트럼 측도 더 많은 준비를 해왔을 것이고, 또 그래야만 합니다. 최대한의 편의성을 돕기 위한 Stylus를 통해 더 많은 개발자를 온보딩시키려는 그들의 노력이 성공적으로 안착할 수 있을지 앞으로가 주목됩니다.

Reference

Arbtirum blog, Arbitrum. Sep, 2024

A gentle introduction: StylusArbitrum Docs, Arbtirum Sep, 2024

Offchain Labs Github, stylus-sdk-rs

OpenZeppelin Github, rust-contracts-stylus

이 글은 투자 조언을 위한 글이 아닌, 순수한 정보 전달을 위한 것임을 명확히 밝힙니다.

TL; DR

• 아비트럼의 BoLD(Bounded Liquidity Delay)는 기존의 Arbitrum Classic 분쟁 해결 프로토콜의 한계를 극복하기 위해 도입된 기술
• 단순한 원리와 공격적인 이코노믹 시스템을 통해 악의적인 공격을 억제하면서 신속한 분쟁 해결을 가능하게 함
• 아비트럼은 BoLD를 통해 Permissionless Validation을 달성하고, 비탈릭이 제안한 롤업 마일스톤 Stage 2에 도달해 레이어 2 시장에서의 압도적인 경쟁력을 유지하고자 함

서론

블록체인 기술의 핵심 가치는 중앙 권력이 존재하지 않는 탈중앙화된 네트워크에서의 투명성과 신뢰에 바탕을 두고 있습니다. 탈중앙화라는 측면에서 네트워크에 참여하는 노드들 간의 합의가 중요하고, 이 합의 과정에서 이견으로 인한 분쟁이 발생하는 것은 자연스러운 현상입니다. 이러한 자연스러운 분쟁 상황을 어떻게 빠르면서도 공정하게 해결할 수 있는가가 블록체인 네트워크의 확장성과 안정성에 중요한 요소가 됩니다.

이더리움 블록체인은 대중화를 통한 탈중앙화에는 성공했지만 그 역설로 인해 높은 가스비와 느린 트랜잭션 속도로 인해 확장성에 한계를 가져왔습니다. 소위 말하는 블록체인 트릴레마를 극복하기 위해 여러 시도들이 있어왔고, 레이어 2 솔루션은 그 중 현재 가장 대중적으로 널리 채택되는 확장성 극복 방법의 하나가 되었습니다. 아비트럼은 이더리움을 기반으로 하는 레이어2 솔루션 중 가장 높은 TVL(Total Value Locked)와 인지도를 가지고 있는 프로젝트입니다. 아비트럼은 분쟁을 해결하기 위한 자체 분쟁 해결 프로토콜을 가지고 있습니다. 이 분쟁 해결 프로토콜을 통해 아비트럼은 네트워크의 무결성을 보장했지만, 초기 분쟁 해결 프로토콜은 일부 지연 공격에 대해 취약점을 갖고 있었습니다. 기존의 분쟁 해결 프로토콜인 Arbitrum Classic(별도의 명칭이 있었던 것은 아니지만 BoLD와 구분하기 위해 이렇게 부릅니다)은 악의적인 검증자가 충분한 자금만 가지고 있다면 L2에서 L1으로의 Withdraw(인출)를 원하는 만큼 지연시킬 수 있었습니다. 이를 지연 공격(Delay-attack)이라고도 합니다. 이 한계점을 극복하기 위해 아비트럼의 개발사인 Offchain Labs는 차세대 분쟁 해결 프로토콜인 BoLD(Bounded Liquidity Delay)를 지난 4월 공개했습니다. BoLD는 이전 Arbitrum Classic을 대체하는 강력하고 효율적인 분쟁 해결 프로토콜입니다.

왜 아비트럼은 BoLD가 필요했나?

2020년 아비트럼이 등장하고 약 4년이 지난 지금, 아비트럼은 왜 새로운 분쟁 해결 프로토콜을 개발/적용하고자 했을까요?

2022년 이더리움의 창시자 비탈릭 부테린은 롤업과 관련되어 하나의 제안을 한 적이 있습니다. 일종의 레이어 2 롤업 프로젝트들이 달성할 목표와 같은 것인데, 레이어 2 프로젝트들의 정보를 모아 제공하는 L2beat 팀은 비탈릭이 제안한 마일스톤을 통해 프로젝트를 평가하고, 달성도를 표기하고 있습니다.

아비트럼은 가장 높은 시장 점유율을 가지고 있음과 동시에 TOP 10 프로젝트 중 가장 높은 Stage인 Stage 1을 달성했다는 것을 알 수 있습니다. 가장 강력한 경쟁자인 옵티미즘이 버그 픽스를 이유로 Permissioned로 임시 전환하며 리뷰 중이 되다 보니 현재 유일한 Stage 1 Rollup로 등록됐습니다. Stage에 대한 구체적인 설명은 여기에서는 다루지 않고, 비탈릭의 글을 상세히 설명되어 있으니 찾아보시면 좋을 것입니다. 총 3단계의 Stage 중 Stage 1도 굉장히 높은 수준의 보안성을 의미합니다. 아비트럼은 이에 (당연하지만) 안주하지 않고 Stage 2로 나아가려 하고 있습니다. Stage 2는 가장 이상적인 형태로 완전한 탈중앙화된 단계를 의미합니다. 아비트럼의 경우 Stage 1에 해당하는 ‘사기 증명 시스템의 활성화’를 달성하긴 했지만, Stage 2를 달성하기 위해서는 ‘누구나 L2의 State(상태)를 검증하고 제약 없이 이더리움(L1)에 사기 증명을 게시’할 수 있도록 해야 합니다. 즉, Stage 2를 달성했다는 것은 하나의 레이어 2 프로젝트가 특정 단체에 의해 컨트롤되지 않고 모든 커뮤니티로부터 집단적인 감시 체계를 구축해 탈중앙화를 완전히 이루었다는 의미를 갖습니다.

앞서 볼 수 있었던 L2beat 이미지를 자세히 보면 작은 파이차트가 있다는 것을 확인하실 수 있습니다. 파이차트는 비탈릭이 제안한 5가지 wheel을 시각화해 나타낸 것인데, 이 요소들을 모두 충족하면 Stage 2를 달성하게 됩니다. BoLD는 이 5가지 중 State Validation을 중간 단계라는 의미의 노란색에서 완전히 달성했다는 의미의 초록색으로 업그레이드하기 위해 개발 및 채택된 기술이라고 보시면 됩니다.

아비트럼은 기존의 Arbitrum Classic을 업그레이드하는 형태의 BoLD를 통해 이 Stage 2 달성을 위한 단계로 나아가고자 하고 있습니다. 아비트럼은 이 BoLD 프로토콜을 통해 누구나 아비트럼의 State에 이의를 제기할 수 있어, 허가 없는 검증(Permissionless validation)을 가능하게 합니다.

아비트럼 측은 BoLD를 통해 누구나 검증 가능한 네트워크가 되었다는 의미로 여러 차례 Permissionless를 강조합니다.

BoLD란?

BoLD가 무엇을 위해 제안된 것인지에 대해 이해했다면, 이제 BoLD에 대해 상세히 알아보아야할 차례입니다. 앞서 언급한 대로 BoLD는 아비트럼의 기존 분쟁 프로토콜인 Arbitrum Classic을 대체, 즉 업그레이드한 것입니다. 검증자가 아비트럼의 State에 대한 분쟁을 열고, 해결하는 과정에서의 적용되는 규칙 중 일부를 변경해 누구나 체인의 State 검증에 참여하고, L1에서의 Withdraw(인출) 과정에서의 보안성을 강화할 수 있습니다.

BoLD의 ‘단순한’ 작동 원리

BoLD의 작동 방식을 통해 조금 더 명확히 BoLD에 대해 이해해볼 수 있습니다. BoLD의 작동 원리는 굉장히 단순합니다. 물론 실제 운영을 위해서는 복잡한 수식과 엄청난 코드의 향연이 펼쳐지기는 하지만, 그 개념 자체는 단순하죠. 아비트럼의 State는 결정론적(Deteministic)이기 때문에 특정 input에 대해 항상 유일한 correct state가 존재합니다. 우리가 중학교 때 배운 함수와 같은 느낌으로 보시면 이해가 편하실 듯 합니다. BoLD는 아비트럼이 결정론적인 State를 가지고 있음을 전제로 출발합니다.

1. 주장(Assertion) 제기
   검증자는 가장 최근에 컨펌된 롤업 블록(RBlock)인 Block A를 가지고, 이후 일정수의 트랜잭션이 결정론적 상태 전환 함수(State Transition Function, STF)에 의해 계산된 결과값이 Block Z라는 최종 State가 될 것이라고 주장합니다. 검증자가 이 Block Z가 올바르다고 판단한다면, 자신의 자금을 Block Z에 본딩(묶는다에 가깝습니다)하고 해당 State를 이더리움에 게시할 것을 제안합니다. 이의 제기 기간이라고 하는 일정 시간이 지나도 아무도 이의를 제기하지 않으면, 아비트럼의 롤업 블록인 Block Z가 나타내는 State가 올바른 아비트럼 체인 State로 확정됩니다. 그러나 누군가 이 Block Z에 의심을 갖게 된다면, 이의를 제기할 수 있습니다. 이제, BoLD가 등장합니다.
   
   
2. 챌린지(Challenge) 개시
   이의를 제기한 다른 검증자가 자신이 주장하는 Block A의 또 다른 최종 State인 Block Y에 자금을 본딩 하며 ‘분쟁’이 시작됩니다. Block A가 Block Z가 될 것인지, Block Y가 될 것인지 결정을 해야 하죠. 앞서 함수와 비슷하다고 말씀드렸는데, 함수는 두 집합에서의 각 원소에 대해 다른 집합의 원소와 하나씩만 대응될 때 함수라고 합니다. 아비트럼의 State 역시 결정론적이기 때문에 하나에만 대응되어야 하죠. 지금 챌린지가 개시된 State에서는 두 가지에 대응되기 때문에 단 하나의 승자가 나올 때까지 분쟁 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이를 해결하는 ‘분쟁 해결 프로토콜’이 BoLD입니다. 이전에는 Arbitrum Classic이 이 역할을 했죠.
   여기에서 챌린지를 개시하는데 누군가의 허가는 필요 없습니다. 누구나 자신의 자금을 본딩 하기만 한다면 챌린지 할 수 있습니다. 여기에서 Permissionless라는 용어가 등장하게 됩니다.
   이의 제기가 열린 동안 주장은 두 가지가 됩니다. Block A → Block Z와 Block A → Block Y. 레이어 1인 이더리움 네트워크에서는 어떤 주장이 옳은지 알 수 없습니다. 다만, 이런 상반된 주장이 있었다는 기록은 남겨둡니다.
   
   
3. 다단계의 상호작용 분석(Multi-level, interactive dissection begins)
   BoLD 프로토콜에서 이 분쟁을 해결하는 과정은 아주 간단한 개념을 기반으로 하고 있습니다. 모든 트랜잭션을 처음부터 하나씩 확인하기에는 엄청난 비용과 시간이 들 것이기 때문에 BoLD에서는 각 검증자의 주장을 단계적으로 절반씩 잘라가며(bisect) 논쟁의 범위를 좁혀나갑니다.
   각 검증자는 서로 번갈아가며 자신들의 주장을 작은 부분으로 나누어 비교합니다. 이 과정을 계속 반복하다보면 결국 하나의 올바른 State만이 존재하게 됩니다. 크게 세 단계로 이 과정이 나뉩니다.
   
   블록 챌린지(Block Challenge) : 두 검증인 서로 동의하지 않는 특정 블록이 무엇인지 식별될 때까지 번갈아가며 History Commitment를 쪼개나갑니다. 그러다보면 서로 동의하지 않는 어느 블록 하나가 특정될 것입니다. 다른 트랜잭션들을 다 확인할 필요없이 특정 블록 하나에 있는 트랜잭션을 검증하면 되니 상대적으로 문제 해결이 간편해집니다.
   
   빅 스텝 챌린지(Big Step Challenge) : 블록 챌린지를 통해 분쟁을 하나의 블록으로 좁혔다면 해당 블록 내에서 앞 뒤로 분할하는 작업을 진행합니다. 여기에서는 상태 전환 함수(State Transition Function)을 사용해 특정 명령어 범위를 좁혀나가고, 서로 의견이 일치하지 않는 명령어 범위가 나올 때까지 반복합니다.
   
   원 스텝 챌린지(One Step Challenge) : 마지막으로 하나의 명령어만 남을 때까지 이 과정을 반복합니다. 아비트럼의 State는 언제나 결정론적이기 때문에 단 하나의 올바른 State를 갖고 있을 것입니다. 그럼 둘 중에 하나는 맞고, 하나는 틀리겠죠. 최종적으로 남게 된 명령어의 특정 함수를 통해 실행한 결과를 검증해보면 어떤 State가 올바른지 판단할 수 있게 될 것입니다.
   
   
4. 원 스텝 증명 (One Step Proof)
   원 스텝 챌린지까지 오게 되면 각 검증자는 해당 단계를 실행해 원 스텝 증명을 생성한 다음 L1 체인의 스마트 컨트랙트에 제출합니다. L1의 스마트 컨트랙트는 두 검증자가 제출한 증명의 정확성을 검증하게 됩니다. 정직한 쪽의 증명이 정확하다고 판단되면, 해당 검증자 측의 트리를 유효한 것으로 확정하고 반대쪽 주장은 기각(Reject)됩니다.
   
   
5. 컨펌(Confirmation)
   정직한 쪽의 원 스텝 증명이 확인되면 정직한 검증자 측은 본딩했던 자금을 회수할 수 있으며, 잘못된 주장을 한 검증자는 자신이 본딩했던 자금을 몰수당하게 됩니다. 이 과정에서 생긴 L1 가스 비용과 같은 부대 비용은 건전한 생태계 유지를 위한 비용으로 판단해 아비트럼 재단 측에서 보상해줍니다.
   
   
6. 타이머 : 경우에 따라 이러한 검증을 주고받는 과정 없이 챌린지가 종료되기도 합니다. 바로 시간에 따른 방법인데, 모든 챌린지에는 BoLD에서 정한 규칙에 따른 타이머가 부여됩니다. 한 쪽이 먼저 주장하고 나서, 상대 측이 응답을 제출하지 않고 시간을 초과하게 되면 제출한 쪽의 주장이 자동으로 확정됩니다.

BoLD의 무거운 자본주의

겉보기엔 다소 복잡해 보이지만, 실상은 아주 간단한 원리에 의해 동작하는 이 BoLD가 독특한 점은 바로 BoLD의 경제적 측면에 있습니다. 제가 관심을 갖게 된 것도 바로 이 점 때문인데, 아비트럼의 개발사 Offchain Labs는 이 프로토콜의 안정적 운영을 위해 다소 파격적으로 보이는 경제 시스템을 운영하고 있습니다.

앞서 살펴본 바와 같이 우리는 BoLD 프로토콜 하에서 아비트럼 체인에서의 잘못된 State를 챌린지하기 위해서는 일정 자금을 본딩 해야 한다는 것을 알 수 있었습니다. 그런데 이 일정 자금이 어마어마하게 큽니다. 앞서 Arbitrum Classic에서의 문제점은 일정 자금만 있으면 악의적으로 누군가가 계속해서 지연 공격을 가할 수 있다는 것에 있다고 말씀드린 바 있습니다. Offchain Labs는 여기에 대한 해결책으로, 이 일정한 자금의 수준을 어마무시하게 높여버리는 방법을 채택했습니다. 주장을 위한 본딩에는 3,600 ETH가 필요한데, 이 액수는 24년 8월 22일 기준 약 한화로 125억여 원에 이르는 큰 금액입니다. 반드시 개인이 혼자 다 이 3,600 ETH를 내야 하는 것은 아니고 같은 의견을 가진 여러 사람이 공동으로 제출할 수는 있게 해두었습니다. 챌린지 과정을 통해 자신의 주장이 올바르다면 돌려받을 수 있지만, 반대로 잘못된 주장을 할 경우 이 125억 원을 몰수당하게 되고, 몰수된 자금은 아비트럼 DAO에 귀속됩니다.

뿐만 아니라 챌린지의 각 단계에서도 본딩이 필요한데, 8월 업데이트 기준 블록 챌린지에서 원 스텝 챌린지의 단계까지 이어지는 각 챌린지 단계마다 각각 555 ETH와 79 ETH의 본딩이 필요합니다. 즉, 555 ETH는 블록 챌린지에 79 ETH는 낮은 단계의 챌린지에 필요한 본딩 금액입니다.

BoLD 프로토콜의 Economics 문서에서 이들이 이렇게 설계한 의도를 살짝 엿볼 수 있습니다. BoLD 프로토콜에 따라 이의가 발생하고, 챌린지과정을 거치는 동안 본딩된 금액들은 기본적으로 아비트럼 재단에서 관리하게 됩니다. 모든 과정이 끝난 이후 정직하지 않은 쪽에는 매우 치명적이게도 본딩 금액 전액을 몰수하는 패널티를 부과하고, 정직한 쪽에는 본딩 금액을 모두 회수할 수 있게 하고 여기에 더불어 몰수된 패널티의 1%를 보상으로 지급하는 인센티브 제도를 사용합니다. 3600 ETH의 1%만 되더라도 36 ETH라 상당히 큰 금액입니다. 자신이 정직한 검증자라면 챌린지를 마다할 이유가 없으며, 타이머를 통해 시간이 초과되더라도 몰수될 수 있기 때문에 쓸데없이 긴 시간을 낭비하지 않도록 해, 빠른 분쟁 해결이 되도록 유도합니다.

아비트럼은 이 모든 경제학적인 설계가 시스템의 안정성을 위한 것이라고 말합니다. 확실히 안정성은 유지될 것입니다. 정말 확실하게 잘못된 것이라는 판단이 아니라면 어지간해선 개인이 쉽게 주장할 수 없는 금액을 설정해 악의적인 공격자가 네트워크를 지연시키지 못하도록 하면서, 동시에 올바른 검증자에게 상당한 규모의 보상을 함으로써 검증자 풀이 지속적으로 유지될 수 있도록 독려하는 효과를 가질 것으로 보입니다.

오픈소스를 통한 공개

Offchain Labs는 오픈소스를 통해 BoLD 프로토콜을 공개했습니다. 여기에서 우리는 앞서 살펴본 BoLD의 챌린지 과정이 어떤 아키텍처를 통해 구현되었는지 확인할 수 있습니다.

Offchain Labs의 BoLD github를 통해 그들이 연구한 백서를 포함한 BoLD 프로토콜의 코드를 통해 실제 프로세스를 local 환경에서도 구현해 동작 원리를 구현해볼 수도 있습니다. 이런 공개 과정을 통해 아비트럼의 분쟁 해결 프로토콜을 개량해나가려는 모습은, 이외의 핵심 코드들은 비공개로 남겨두는 경우가 많은 Offchain Labs의 그간 행보와 달리 BoLD를 통해 진정한 탈중앙화 시스템 구축으로 나아가려는 그들의 의지를 담았다고도 볼 수 있겠습니다.

결론

아비트럼은 BoLD 프로토콜을 도입하면서 기존의 Arbitrum Classic이 지니고 있던 한계를 극복하고, Permissionless validation을 달성해 탈중앙화와 보안성을 강화하는 새로운 도약을 준비하고 있습니다. 기존에 문제로 지적되었던 지연 공격 방지를 위한 BoLD 프로토콜은 단순하면서도 명확한 구조를 기반으로 기술적 업그레이드를 포함하고 있으며, 다소 과감한 경제적 구조를 채택하고 있습니다. Offchain Labs는 악의적인 공격자를 방어하기 위해 혁신적인 시스템 설계보다는 경제적 진입 장벽을 높이는 방식을 선택하여 Permissionless 환경을 구현하려는 것으로 보입니다. 아무리 효율적인 보안 기술이 도입되더라도 시간이 지나면 취약점이 드러날 수 있지만, 이러한 강력한 경제적 장벽은 시간이 지나도 쉽게 무너지지 않는 방패 역할을 할 수 있을 것입니다.

아비트럼의 분쟁 해결 프로토콜 개선 사례에서 볼 수 있듯이 비탈릭 부테린이 제시한 Rollup training wheels의 Stage 2를 달성해야만 롤업으로서의 가치를 인정받을 수 있는 것은 아니지만, 많은 레이어 2 프로젝트들이 지금도 연구/분석/테스트를 통해 기존 시스템을 개선하려는 동기부여로서의 역할을 하고 있는 것으로 보입니다. 사용자들 역시 레이어 1의 보안성만을 의존하기보다 자체 메인넷을 꾸준히 개선하는 레이어 2 프로젝트들에 주목하며 우수한 프로젝트를 선별하는 과정에 나서고 있습니다.

최근 비트코인, 이더리움을 포함한 코인 시장이 다소 소강상태에 접어든 현 시점에서도, 여전히 가장 높은 시장 점유율과 TVL을 보유하고 있는 레이어 2의 강자 아비트럼이 Stage 2로의 도약과 함께 시장의 압도적 지배자의 위치를 유지할 수 있을지 주목됩니다. 또한, Offchain Labs의 이 실험적 BoLD 도입을 통해 거대한 아비트럼 생태계가 더욱 투명하고 탈중앙화된 시스템으로 성숙해질 수 있을지 기대됩니다.

References

L2beat summary
https://l2beat.com/scaling/summary

A gentle introduction: BoLD, Arbitrum Docs. last updated on Aug, 2024.
https://docs.arbitrum.io/how-arbitrum-works/bold/gentle-introduction

Proposed milestones for rollups taking off training wheels, Vitalik Buterin. Nov, 2022.
https://ethereum-magicians.org/t/proposed-milestones-for-rollups-taking-off-training-wheels/11571

Inside Arbitrum Nitro, Arbitrum Docs, last updated on Aug, 2024.
https://docs.arbitrum.io/how-arbitrum-works/inside-arbitrum-nitro#the-rollup-chain

Arbitrum BOLD, Esther Oche. Jan, 2024.
https://medium.com/web3-writers-guild/arbitrum-bold-95b6cd1b184a

Offchain Labs — BoLD github
https://github.com/OffchainLabs/bold

‘Arbitrum is (once again) the only Stage 1 EVM rollup.’ Steven Goldfeder Twitter. Aug, 2024.
https://x.com/sgoldfed/status/1826377841283662073

바젤(Bazel)은 소프트웨어 빌드 및 테스트 자동화를 돕는 오픈소스 기반 툴입니다. Google 내부에서 사용중인 빌드 툴인 Blaze를 대외에서 사용할 수 있도록 일부 공개한 버전의 툴을 Bazel이라 부릅니다. 2015년 3월 출시되어 2024년 7월 현재 배포된 최신 버전은 7.2.1 버전입니다.

바젤의 장점은 Java, C++, Go, Android 및 iOS 등 다양한 플랫폼을 지원하고, 빠른 빌드 속도를 자랑한다는 점이 된다고 합니다. 바젤은 현재 Adobe나 ASML, Canva, Compass 등 다양한 기업에서 사용중인 것으로 알려져 있습니다. 

저는 Windows 환경에서 사용할 예정이라 Windows에서 설치하는 법을 알아보도록 하겠습니다.

먼저 바젤 설치 전에 Windows에서는 Microsoft Visual C++ Redistributable package 설치가 필요합니다.

이 링크를 통해서 설치를 먼저하시고 다음을 진행해주세요.

https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170

링크는 MS 공식 링크이니 걱정하시지 않으셔도 됩니다!

바젤에서는 권장 버전의 업데이트를 자동으로 할 수 있게, Bazelisk 사용을 권장하고 있습니다. Bazelisk는 Go로 래핑한 Launcher입니다. MacOS의 경우 Brew를 통해 간편하게 설치할 수 있는데, Windows의 경우 설치 과정에서도 Chocolatey를 사용하도록 하며, Path 관리가 필요합니다.

일단 직접 바젤을 설치하려면, 총 5가지 방법을 사용할 수 있습니다.

권장되는 방법은 Bazelisk를 사용하는 것입니다. 제가 이 방법을 따라가기 때문에 가장 마지막에 안내드릴께요.

1. Github에서 Bazel binary 다운로드받기
바젤 공식 깃허브에서 latest 버전에 대한 다양한 asset을 지원하니 다운받아주시면 됩니다. 

https://github.com/bazelbuild/bazel/releases

원하는 형태의 확장자를 확인하시고 다운받아주시면 됩니다. Windows 환경 기준에서는 bazel-{version}-windows-x86_64.exe를 확인하세요.

2. Chocolatey에서 Bazel 설치

Chocolatey 패키지를 미리 설치해뒀다는 가정하에 다음 커맨드를 통해 Bazel 패키지를 설치할 수 있습니다.

$ choco install bazel

3. Scoop에서 Bazel 설치

Scoop은 저도 잘 모르는 패키지라, 공식 홈페이지의 안내를 꼭 확인해주시기 바랍니다. 기본 내용은 다음과 같습니다.

• Scoop 패키지 설치

$ iex (new-object net.webclient).downloadstring('https://get.scoop.sh')

• Bazel 패키지 설치

$ scoop install bazel

4. 소스에서 Bazel 컴파일하기

내용이 굉장히 길고 복잡한데, 굳이 소스에서 컴파일해오는게 개인적으로는 큰 의미가 있을지는 모르겠어서, 관련 내용을 첨부해드립니다. 필요하신 분은 직접 확인해보시면 좋을 것 같습니다.

https://bazel.build/install/compile-source?hl=ko

5. Bazelisk를 통한 설치 (Bazel 공식 권장)

Bazelisk를 통한 설치를 권장하는 이유는 자동 업데이트를 통한 버전 관리가 용이하기 때문입니다. Bazel이라는 툴이 자주 사용되는 툴은 아니기 때문에 업데이트에 굳이 신경쓰지 않는 것이 좋다면, Bazelisk를 통해 설치하는 것이 좋겠습니다. 

위에서 말씀드린대로 저는 Bazelisk를 통해 설치했는데, 아래 링크를 통해 간편하게 설치할 수 있습니다.

https://github.com/bazelbuild/bazelisk/releases

위의 2번에서 Chocolatey를 사용하는 방법이 있었는데, Bazelisk도 chocolatey를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.

$ choco install bazelisk

Bazelisk는 npm으로도 배포되어있어 $ npm install -g @bazel/bazelisk 로도 설치할 수 있습니다.

저는 bazelisk-windows-amd64.exe를 다운받아 설치했습니다.

설치는 자동으로 진행되니, 설치가 완료되면 $ bazel version을 통해서 제대로 설치되었는지 확인하시면 됩니다.

고려대학교 정보보호대학원 졸업요건

고려대학교 정보보호대학원에 입학하면서 후기를 작성한지 벌써 2년이 다 되어가네요. 저는 다행히 모든 졸업요건을 맞추고 올 8월 졸업을 앞두고 있습니다. 예상했던 것보다 졸업을 위해 갖추어야할 졸업요건이 복잡했습니다. 학교 공지에도 전체 졸업 프로세스를 요약해놓은 것이 없고, 파편적으로 나와있어 이번 기회에 그간 제가 했던 졸업요건을 위한 준비들을 되돌아볼 겸 정보보호대학원의 졸업요건을 석사, 박사, 석박통합과정으로 나누어 정리해보았습니다.

먼저 졸업요건에 앞서, 고려대학교 정보보호대학원에는 여러 학과가 나뉘어있습니다.

일반적으로는 정보보호학과가 가장 많고, 채용조건형 계약학과 혹은 재교육형 학과인 융합보안학과, 금융보안학과가 있습니다. 융합보안학과와 금융보안학과는 학과 내에서 세부 전공들이 나뉘어있습니다. 각 학과마다 조금씩 차이가 있지만 기본적인 졸업요건은 정보보호학과를 기준으로 작성합니다. 정보보호학과의 졸업요건이 정보보호대학원의 기본 틀이라고 보시면되고, 그 외의 세부적인 사항들이 융합보안학과나 금융보안학과 등 일부 전공마다의 약간씩의 차이가 있는 것이기 때문입니다.

석사 과정 졸업요건

1. 학점 취득
   • 총 24학점 이상 취득
   • 필수 과목: 9학점 (기초공통과목 3과목)
   • 연구지도학점: 매학기 2학점씩 4학기 동안 총 8학점
   • 선택 과목: 15학점
   • 선수과목: 네트워크개론, 암호수학과 알고리즘, 법과정책 중 지도교수 지정과목. 총 취득 학점에 포함되지 않으나, 직접 이수하거나 선수과목 면제 시험에 통과해야함
2. 종합시험
   • 석사과정 2학기 이상 이수, 전공 12학점 이상을 평균평점 3.0 이상으로 취득한 자
   • 기초공통과목 3과목에서 시험 응시
   • 각 과목별 70점 이상을 합격으로 함
3. 학위청구논문
   • 학위청구논문 사전심사
     • 학위논문을 제출하고자 하는 학생은 반드시 사전심사를 받아야 함 (단, 정당한 사유로 지도교수가 승인한 경우 면제 가능)
     • 사전심사를 통과해야 해당 학기에 학위논문을 제출할 수 있음
     • 동일 주제로 논문 제출 시 사전심사를 다시 받을 필요는 없으나, 다른 주제로 바꿀 경우 사전심사를 다시 받아야 함
   • 심사용 논문
     • 지도교수(심사위원장) 1부, 심사위원 2부
     • 내부 심사위원: 파일(hwp, doc 등)을 'Slack'에 공유
     • 외부 심사위원: 'Slack' 또는 'E-mail'로 공유 (외부 심사위원 정보 누락 시 가제본(출력본)을 행정팀에 제출)
   • 최종심사
     • 학위청구논문 심사는 사전논문심사 통과 후에 가능
     • 심사 결과는 심사위원장과 심사위원이 직접 입력
     • 최종심사에서 합격해야 학위 수여가 가능함
4. 외국어 시험
   • TOEIC 710점, TOEFL CBT 205점, IBT 75점, PBT 540점, TEPS 600점 (뉴 TEPS 327점)
   • 수료생 혹은 5학 이상 재학생의 경우 지도교수 승인받아 본교 외국어센터에서 시행하는 대학원외국어시험 대체강좌를 수강하고 B학점 이상 취득한 경우, 외국어 시험 합격으로 간주
   • 학위청구논문 심사 신청 시까지 제출
5. 기타 요건
   • 연구 윤리 교육 이수

박사 과정 졸업요건

1. 학점 취득
   • 총 36학점 이상 취득
   • 필수 과목: 9학점 (기초공통과목 3과목)
   • 연구지도학점: 매학기 2학점씩 4학기 동안 총 8학점
   • 선수과목: 네트워크개론, 암호수학과 알고리즘, 법과정책 중 지도교수 지정과목. 총 취득 학점에 포함되지 않으나, 직접 이수하거나 선수과목 면제 시험에 통과해야함
2. 종합시험
   • 박사과정 2학기 이상 이수, 전공 15학점 이상을 평균평점 3.0 이상으로 취득한 자
   • 기초공통과목 3과목과 전공과목 중 2과목에서 시험 응시
   • 각 과목별 70점 이상을 합격으로 함
3. 학위청구논문
   • 학위청구논문 사전심사
     • 학위논문을 제출하고자 하는 학생은 반드시 사전심사를 받아야 함 (단, 정당한 사유로 지도교수가 승인한 경우 면제 가능)
     • 사전심사를 통과해야 해당 학기에 학위논문을 제출할 수 있음
     • 동일 주제로 논문 제출 시 사전심사를 다시 받을 필요는 없으나, 다른 주제로 바꿀 경우 사전심사를 다시 받아야 함
   • 심사용 논문
     • 지도교수(심사위원장) 1부, 심사위원 4부
     • 내부 심사위원: 파일(hwp, doc 등)을 'Slack'에 공유
     • 외부 심사위원: 'Slack' 또는 'E-mail'로 공유 (외부 심사위원 정보 누락 시 가제본(출력본)을 행정팀에 제출)
   • 최종심사
     • 학위청구논문 심사는 사전논문심사 통과 후에 가능
     • 심사 결과는 심사위원장과 심사위원이 직접 입력
     • 최종심사에서 합격해야 학위 수여가 가능함
4. 외국어 시험
   • TOEIC 710점, TOEFL CBT 205점, IBT 75점, PBT 540점, TEPS 600점 (뉴 TEPS 327점)
   • 수료생 혹은 5학 이상 재학생의 경우 지도교수 승인받아 본교 외국어센터에서 시행하는 대학원외국어시험 대체강좌를 수강하고 B학점 이상 취득한 경우, 외국어 시험 합격으로 간주
   • 학위청구논문 심사 신청 시까지 제출
   • 외국인은 TOPIK 4급 이상 취득
5. 기타 요건
   • 연구 윤리 교육 이수

석·박사 통합과정 졸업요건

1. 학점 취득
   • 총 48학점 이상 취득
   • 필수 과목: 9학점 (기초공통과목 3과목)
   • 연구지도학점: 매학기 2학점씩 8학기 동안 총 16학점
   • 선수과목: 네트워크개론, 암호수학과 알고리즘, 법과정책 중 지도교수 지정과목. 총 취득 학점에 포함되지 않으나, 직접 이수하거나 선수과목 면제 시험에 통과해야함
2. 종합시험
   • 석·박사통합과정 4학기 이상 이수, 전공 24학점 이상을 평균평점 3.0 이상으로 취득한 자
   • 기초공통과목 3과목과 전공과목 중 2과목에서 시험 응시
   • 각 과목별 70점 이상을 합격으로 함
3. 학위청구논문
   • 학위청구논문 사전심사
     • 학위논문을 제출하고자 하는 학생은 반드시 사전심사를 받아야 함 (단, 정당한 사유로 지도교수가 승인한 경우 면제 가능)
     • 사전심사를 통과해야 해당 학기에 학위논문을 제출할 수 있음
     • 동일 주제로 논문 제출 시 사전심사를 다시 받을 필요는 없으나, 다른 주제로 바꿀 경우 사전심사를 다시 받아야 함
   • 심사용 논문
     • 지도교수(심사위원장) 1부, 심사위원 4부
     • 내부 심사위원: 파일(hwp, doc 등)을 'Slack'에 공유
     • 외부 심사위원: 'Slack' 또는 'E-mail'로 공유 (외부 심사위원 정보 누락 시 가제본(출력본)을 행정팀에 제출)
   • 최종심사
     • 학위청구논문 심사는 사전논문심사 통과 후에 가능
     • 심사 결과는 심사위원장과 심사위원이 직접 입력
     • 최종심사에서 합격해야 학위 수여가 가능함
4. 외국어 시험
   • TOEIC 710점, TOEFL CBT 205점, IBT 75점, PBT 540점, TEPS 600점 (뉴 TEPS 327점)
   • 수료생 혹은 9학기 이상 재학생의 경우 지도교수 승인받아 본교 외국어센터에서 시행하는 대학원외국어시험 대체강좌를 수강하고 B학점 이상 취득한 경우, 외국어 시험 합격으로 간주
   • 학위청구논문 심사 신청 시까지 제출
   • 외국인은 TOPIK 4급 이상 취득
5. 기타 요건
   • 연구 윤리 교육 이수

각 학과별 상세한 사항이나 더 자세한 정보가 필요한 경우 고려대학교 정보보호대학원 홈페이지 내에서 학사운영 내규를 참고해주시거나, 행정실에 문의해보시면 되겠습니다.

안녕하세요. Kla..아니 Kaia Brand Ambassador 만두아빠입니다.

Klaytn과 Finschia가 아시아 최대규모의 합병을 선언하고 브랜드 네이밍을 공개했습니다. 바로 Klaytn & Finschia라는 의미를 담은 Kaia. 

따라서 기존에 Klaytn Brand Ambassador에서 Kaia Brand Ambassador가 되었습니다. Kaia의 여러 의미와 브랜드에 대한 이야기는 클레이튼재단 공식 사이트에 올라온 포스팅을 참고하세요! 

Kaia의 Brand Ambassador로서 지난 5월 9일 목요일, Kaia의 첫 오프라인 밋업을 진행하게 되었습니다.

장소는 고려대학교 중앙광장 지하에 있는 CCL!

교내 학생 뿐만 아니라 외부 활동을 위해서 대관도 진행하고 있습니다. 중앙광장 지하에 넓은 이벤트홀을 대관할 수 있습니다. 직원분께서 친절하게 안내를 해주시더라구요.

좀 부족하지만 이렇게 포스터도 만들어서 고파스(고려대학교 커뮤니티)와 고려대 서울캠 에타에도 홍보 진행하고 행사 당일!

CCL이 장소 특성상 의자가 딱딱하고 책상이 몇 개 없어서 불편했을텐데도 많은 분들이 참석해주셨습니다.

통합체인인 Kaia를 소개합니다를 주제로 클레이튼재단(현 Kaia 재단)에서 프로젝트 드래곤 TF를 리드하신 Jared(이우진)님께서 PT를 진행해주셨습니다. 

클레이튼과 핀시아의 통합이라는 것은 어느정도 알려져있지만 구체적으로 어떤 목표, 비전을 갖고 있는지에 대해 잘 모르시는 분들도 많을 수 있어, 이 부분에 대해 상세하게 설명해주신 짧고 굵은 발표였습니다.

PT가 끝나고 사전에 Q&A를 8가지 전달드렸었는데, 이 부분에 대한 답변주셨습니다. 사전 Q&A 과정에서 세션에 참석하신 분들의 블록체인과 웹3에 대한 이해도를 파악하기 위해 몇가지 확인도 하셨습니다. 블록체인 학회 분들과 관심있으신 분들이 참석하셨지만 생각보다 투자하시는 분들은 많진 않았습니다. 아무래도 학생 신분인 분들이 많다보니 그런게 아닐까 싶기도 하네요.

현장에서 라이브 Q&A도 진행됐습니다. 통합에 대한 궁금증에 대한 질문과 함께, 웹3 커리어에 대한 방향성에 대한 질문 등 다양한 현장 질문이 쏟아졌습니다. 참석하신 분들은 모자이크..  :) 

약 1시간 반 가량의 전체 세션이 끝나고 사진 촬영을 희망하시는 분들과 함께 단체사진을 찍었어요.

통합 발표 이후 바쁘고 정신없는 일정을 소화해주고 계신 와중에도 특별히 고려대학교를 방문해주신 Kaia Foundation과 고려대학교 블록체인 학회인 블록체인밸리, 고려대학교 학생 여러분들께 감사드립니다.

안녕하세요. Klaytn Brand Ambassador 만두아빠입니다.

Klaytn과 Finschia가 아시아 최대규모의 합병을 선언하며 새로운 Project Dragon 시대를 열기 위한 준비를 하고 있습니다. 다양한 준비과정 중 이번 포스팅에서는 D2I에 최종 선정된 세 프로젝트중 Pre-D2I를 거쳐 D2I까지 넘어온 드래곤스왑에 대해 살펴보겠습니다.

Dragon DeFi Initiative 프로그램 소개

D2I Grantee 1 - Dragon Swap

D2I Grantee 2 - Izumi Finance

D2I Grantee 3 - Wombat Exchange

About 드래곤스왑

드래곤스왑은 올해 2월 공식 런칭한 Klaytn 기반의 탈중앙화 거래소(DeX)로 Klaytn 뿐만 아니라 통합 예정인 드래곤체인(가칭)도 지원할 예정입니다. 드래곤스왑은 자체 토큰을 발행하지 않고 DeX로서의 역할에 집중하는 프로젝트입니다. 초기 런칭 기념 에어드랍 이벤트를 진행한 적이 있기도 합니다만 자체 토큰 발행 계획을 발표한 적은 없습니다. 솔라나 계열의 DeX Aggregator인 Jupiter가 $JUP를 런칭하고 그 가치와 TVL이 급격하게 상승하며 Hype을 이끌었던 것을 생각하면 드래곤스왑의 현재 행보는 보는 시각에 따라, 상당히 근본있는 모습이라고 볼 수도 있겠습니다.

드래곤스왑의 4월 4일 기준 TVL은 $8.94m입니다. 초기 유동성 공급량이 $4m이었던걸 생각하면 거의 두배 이상 TVL이 상승한 것입니다. 초기 프로젝트임에도 불구하고 빠르면서도 안정적인 상승 곡선을 그리고 있습니다.

드래곤스왑은 Klaytn 기반의 Dapp이다보니 기본적으로 Metamask와 Klip, Kaikas 지갑을 지원하고 있습니다. 그 외에도 WalletConnect 등 다양한 지갑을 지원하고 있습니다.

드래곤스왑의 기본적인 Trade UI는 대다수의 DeX 프로젝트들과 큰 차이는 없이 구성되어 있습니다. 다만, 기본 Setting이 KLAY로 되어있고 유저 입장에서 확인해야할 내용만 간결하게 잘 담겨있는 모습을 확인할 수 있습니다. 

2024년 4월 기준 드래곤스왑에서 가장 많은 TVL을 보유한 Pair는 nFNSA/WKLAY이고 그 뒤를 BTCB/WETH, USDT/USDC 등이 따라가고 있는 모습입니다. 아무래도 드래곤스왑은 단순히 Klaytn 만이 아닌 통합 드래곤체인(가칭)까지의 운영을 목표로 하고 있다보니 많은 유저들이 드래곤스왑을 통해 nFNSA와 WKLAY 페어를 활용하고 있는 것이 아닌가 생각이 듭니다.

드래곤스왑은 런칭을 기다리며 여러 팀과의 협업을 차근차근 준비한 것으로 보입니다. 2월 런칭을 시작하자마자 Smart Layer와 Fusionist, 두 팀과의 Partnership을 발표했고, 3월 Kibble FarM과의 Partnership도 발표했습니다. 단기간 내에 여러 프로젝트와 협업하면서 klaytn 생태계의 활성화를 이뤄내고 있습니다.

드래곤스왑 팀은 현재까지 자체 토큰이 없기 때문에 드래곤스왑을 사용하는 유저들을 대상으로 어떤 인센티브를 부여할지 고민하고 있음을 밝히기도 했습니다.

드래곤스왑이 최근 커뮤니티의 주목을 받게 되었던 KLAY 소각은 Pre-D2I 선정을 위한 단순한 공약만은 아닌 듯 합니다. 드래곤스왑 팀은 klaytn 생태계의 기여를 위해 프로토콜 수익의 30%를 KLAY 구매 및 소각하기로 약속했습니다. 그리고 그 약속에 대한 이행을 지난 3월 말 진행한 것이죠. 단순 공약만이 아니라 실제로 실행에 옮기기가 쉽지는 않은 결정이었을텐데 말입니다.

뿐만 아니라 자체 토큰을 발행하지 않는 것에도 드래곤스왑은 klaytn 생태계의 성장을 위한 선택임을 밝히기도 했습니다. 

드래곤스왑, Pre-D2I 선정

드래곤스왑은 출시 초기부터 Klaytn Foundation의 D2I(Dragon DeFi Initiative) 프로그램에 적극적으로 참여할 것임을 공표했습니다. Klaytn 생태계에 어떻게 기여할 수 있는 프로젝트가 될 것인지에 대해 공식 Medium과 X를 통해 여러 차례 상세하게 의견을 피력하기도 했습니다. 빠르고 안전한 DeX를 만드는 것을 Dapp이라면 가져야할 당연한 계획과 의무라고 한다면, 드래곤스왑은 생태계에 어떻게 기여할 것인지에 대해 다른 DeX 프로젝트들보다 상세하게 기술했죠.

그 결과 드래곤스왑은 출시 직후인 2월 16일, Pre-D2I에 선정됐습니다.

Klaytn 재단 측은 드래곤스왑을 Pre-D2I에 선정하며 그 이유로 드래곤스왑이 당시 함께 지원을 희망했던 타 프로젝트 대비 KLAY 소각을 촉진하고, KLAY의 가치를 더욱 높이는데 더 큰 잠재력이 있다고 평가하기도 했습니다. 특히 이 Pre-D2I에서 드래곤스왑이 유동성공급을 약속한 금액의 대부분은 Klaytn 생태계 외의 자금이었기 때문에 Klaytn 생태계에 큰 자금이 유입된다는 측면에서도 좋은 점수를 받을 수 있지 않았나 싶습니다.

드래곤스왑, 최종 D2I 프로젝트에 선정

Pre-D2I에 선정된 드래곤스왑은 약 한달여 기간동안 주간 운영 현황을 꾸준히 공유하는 등 훌륭하게 프로그램을 수행하는 모습을 보이며 2024년 3월 8일, Izumi Finance, Wombat Exchange와 함께 최종적으로 D2I 프로그램에 선정됐습니다.

Klaytn 재단은 드래곤스왑을 선정하며, $6m 이상의 TVL을 유치하고 누적 거래량 5천만달러를 달성하는 등 상당히 초기 단계에 있는 프로젝트임에도 놀라운 성과를 보여줬다고 말했습니다. 여기에 나아가 드래곤스왑을 통해 다양한 파트너들을 Klaytn 생태계에 유입시킬 것으로 기대된다고 밝히기도 했습니다. 

정리

드래곤스왑은 2월 프로젝트 런칭부터 4월 현재까지 아주 짧은 기간동안 괄목할만한 성과를 거둔 DeX 프로젝트입니다. Klaytn 생태계에서 나아가 통합된 드래곤체인(가칭)에서 꼭 필요한 기본적인 DeX로서의 역할을 충실히 할 수 있는 기반을 다져가고 있기도 합니다. 그러나 무엇보다 드래곤스왑은 Pre-D2I에서부터 진행된 토큰 소각 등 KLAY 가치 상승 및 Klaytn 생태계 기여의 목표를 아주 빠르게 실행에 옮긴 프로젝트기도 합니다. 통합으로 인해 혼란을 겪을 수 있는 드래곤체인(가칭)에 믿고 신뢰할 수 있는 DeFi Dapp으로서의 역할을 할 것으로 기대됩니다.

드래곤스왑과 같이 생태계의 헌신을 중점으로 삼고, 상생하며 성장하려는 프로젝트가 많아지면 많아질수록 커뮤니티는 더욱 긍정적인 의미로 풍성해질 것이고, 블록체인 레이어 1 프로젝트로서 Klaytn이 아시아의 No.1 그리고 Beyond Asia No.1으로 나아가는데 큰 도움이 될 것이라 생각합니다. 

Reference

Klaytn Foundation, '[Notice] Boosting Onchain Metrics Pre-D2I' 2024.2.7

Dragon Swap, 'https://dgswap.io/'

Dragon Swap, 'https://docs.dgswap.io/'

Dragon Swap X (https://twitter.com/dgswap)

Dragon Swap Medium (https://dgswap.medium.com/)

드래곤스왑에 이어 알아볼 프로젝트는 Izumi Finance입니다. 짧은 기간 급격하게 성장한 드래곤스왑과 달리 Izumi Finance는 '상대적으로' 긴 역사를 가지고 있습니다. 두번째 D2I 선정 프로젝트에 대해 궁금하신 분은 다음 포스팅을 기다려주세요.

안녕하세요. Klaytn Brand Ambassador 만두아빠입니다.

Klaytn과 Finschia가 아시아 최대규모의 합병을 선언하며 새로운 Project Dragon 시대를 열기 위한 준비를 하고 있습니다. 다양한 준비과정 중 이번 포스팅에서는 DeFi 생태계 강화를 위한 Klaytn Foundation의 D2I 프로그램에 대해 설명드리고자 합니다. 이 아티클은 시리즈로 연재됩니다.

Dragon DeFi Initiative 프로그램 소개

D2I Grantee 1 - Dragon Swap

D2I Grantee 2 - Izumi Finance

D2I Grantee 3 - Wombat Exchange

지난 3월 29일 Dragon Swap이 런칭부터 29일까지의 프로토콜 수익에 30%에 해당하는 39,710 KLAY를 소각한다고 발표했습니다. Dragon Swap은 Klaytn 재단의 Pre-D2I(Dragon DeFi Initiative) 프로그램에 선정되며 Klaytn 생태계를 위해 자체적인 KLAY 소각을 약속한 바 있습니다. 재단이 아닌 프로젝트에서 생태계를 위한 큰 결심을 하고, 실천에 옮긴 것에 대해 많은 사용자들과 커뮤니티는 칭찬을 멈추지 않았습니다.

Dragon Swap이 KLAY를 소각한 것은 어떤 의미를 갖고 있는걸까요?

먼저 블록체인 업계에서 코인 혹은 토큰을 소각하는 목적은 크게 3가지로 나뉩니다.

1. 시장 공급량을 줄여 코인/토큰의 가격상승을 유도
2. 토큰 상장 혹은 판매 이후 미판매 분량 소각
3. 일정량의 코인/토큰 소각 후 해당 가치(Value)만큼의 새로운 코인/토큰 발행

이번 Dragon Swap의 KLAY 소각은 1번에 해당하는 시장 공급량을 줄이는 효과를 가져오기 위한 소각입니다. 시장 공급량이 줄어들면 수요와 공급의 법칙에 의해 그만큼 상대적으로 다른 KLAY 홀더들에게는 가격 상승의 효과를 가져올 수 있기 때문에 KLAY 홀더들은 환영할 수 밖에 없는 소식이죠. 그런데 이것을 Klaytn 재단도 아닌 Dapp 프로젝트가 생태계를 위해 자신의 수익을 일부 포기하는 선택을 했다는 겁니다. 생태계를 위한 큰 결심이라는 이유가 바로 여기서 나온겁니다.

그럼, Dragon Swap이 이번 KLAY 소각 발표를 하며 언급한 Klaytn 재단의 D2I란 무엇일까요? 그리고 이 D2I에는 어떤 프로젝트들이 선정되었을까요? 

먼저 D2I는 DDI에서 D가 2개라 D2I로 작성된 것임을 알 수 있습니다. Dragon DeFi Initiative의 약어인데, 말 그대로 드래곤체인(Klaytn과 Finschia의 합병 이후 체인의 현재까지 사용되고 있는 가칭) 내에서 특히, DeFi와 관련된 생태계 성장을 촉진하기 위한 인센티브 프로그램입니다.

기존의 Klaytn 생태계에서 DeFi 열풍으로 Liquidity Mining(LM)을 기반으로 한 Dapp들이 주목받아왔지만 2022년 버블의 붕괴와 deleveraging 과정을 겪으며 TVL이 급격히 하락하고 무너지고 말았습니다. Dapp의 붕괴는 Klaytn 생태계에도 큰 영향을 미쳤습니다.

2021년 NFT의 열풍과 함께 우후죽순처럼 쏟아져나오던 Klaytn 기반의 다양한 프로젝트들의 성장은 KLAY의 가격 폭주를 이끌었습니다. 하지만 NFT의 열기가 식고 DeFi에서 다양한 문제가 터지기 시작하며 다른 코인들과 마찬가지로 KLAY 역시 대폭 하락하며 위기를 겪게 됩니다.

이에 Klaytn 재단은 올해(24년) 1월초, Klaytn Governance Proposal을 통해 D2I 프로그램을 발표했고, 여기에서 타 서비스와 시너지를 내지 못하고 무너진 Dapp이 중심이 되는 생태계를 과감히 탈피하고 타 서비스와 시너지를 낼 수 있는 구조를 만들어냈거나, LM 구조에 의존하지 않고 실제 금융 상품으로서의 가치를 끌어올릴 수 있는 BM을 채택한 Dapp들을 발굴해 드래곤체인(가칭)의 탄탄한 DeFi 생태계를 구축할 것임을 밝혔습니다.

Klaytn Foundation이 밝힌 D2I에는 DeX, Lending/Staking Protocol뿐만 아니라 Gov/Yield/Swap Aggregator, LSDfi, Derivatives, Bridge 등 Dapp들이 포함될 것으로 예상한다고 언급했습니다. 이외에도 (당연하겠지만) 다양성을 갖춘 다양한 서비스들이 생태계에 풍성하게 유입되고 운영되기를 희망하는 것으로 보입니다. 

재원은 크게 Liquidity Provision과 DEV Grant, Liquidity Incentive로 나뉩니다.

• Liquidity Provision은 서비스 출시를 위한 최소한의 유동성을 제공하기 위한 인센티브입니다. 무이자 대출 상품으로, 쉽게 예를 들면, 초기 창업가들을 위해 국가에서 사업 초기 자금을 무이자대출로 지원해주는 것과 비슷한 형태라고 볼 수 있겠습니다. DeX의 경우 초기 유동성 풀을 형성하는데 필요한 초기 유동성을 지원하고, Lending 서비스는 초기 Vault 형성에 필요한 유동성을 지원합니다.
• DEV Grant는 서비스 출시에 필요한 비용 일부를 지원하는 보조금으로 재단과 협업 관계에 있는 Audit(감사) 기업을 이용할 때 필요한 감사 비용을 지원합니다. 
• Liquidity Incentive는 TVL 증진을 위한 인센티브입니다. Dapp의 Burn Rate를 줄이고 UAC(User Acquisition Cost, 모객비용)를 지원할 수 있도록 합니다.

Liquidity Provision과 DEV Grant만으로는 D2I 프로그램의 실질적인 효과를 거두기 어려울 수 있다는 판단에 이번 D2I에서는 이 Liquidity Incentive에 초점을 맞추고 있는 것으로 보입니다. 이번 D2I에서는 Liquidity Provision과 DEV Grant를 하나로 묶어 마일스톤을 관리합니다. D2I에 선정된 프로젝트는 서비스 출시 후 성실히 마일스톤을 이행한 프로젝트임을 증명해야 Liquidity Incentive를 신청할 수 있게 됩니다.

특별히 이 D2I 프로그램에 참여하는 프로젝트들은 드래곤체인(가칭)의 핵심적인 공공 인프라를 담당할 Dapp을 만드는 중요한 역할을 담당하게 되므로 재단으로부터 적극적인 지원을 받게될 것이라고 합니다. 그렇기 때문에 재단 측에서도 KLAY 가치 창출에 적극 기여하기를 요구하고 있는데, 각 Dapp별로 상황에 맞게 어떻게 KLAY 가치 창출에 기여할 수 있을지 제안서에 작성을 해야합니다. 

여기에는 재단이 크게 4가지로 예시를 제안해두었는데, 각각 Insurance Fund, Revenue Wallet, Burn Fund, Governance 구조에 Weighted Pool LP 도입입니다. 이 중 Burn Fund의 경우, 앞서 살펴본 Dragon Swap의 KLAY 소각이 대표적인 예시라고 할 수 있겠네요. 팀의 매출 지갑을 의미하는 revenue wallet에 포함되는 재원의 30%를 KLAY 소각에 활용하는 것입니다. 

Klaytn과 Finschia의 통합 드래곤체인(가칭)은 Insurance Fund 등을 통해 DeFi 리스크를 최소화하기 위한 노력을 시작하겠다고 말합니다. 통합을 앞둔 두 프로젝트는 각각 Kakao와 Line을 기반으로 한 250M이 넘는 잠재적인 사용자 층을 확보하고 있습니다. 

드래곤체인(가칭)의 D2I 프로그램은 Klaytn과 Finschia 두 프로젝트의 결합이라는 상당히 큰 볼륨의 서비스 합병을 앞두고 더욱 더 프로젝트 생태계를 공고히 하려는 노력의 일환으로 보입니다. 특히, 단순히 인센티브 지급을 통해 Builder들과 Dapp들을 유치하고 그 소식을 공표하는 것에 그치는 프로젝트들이 많은 반면, D2I 프로그램은 그 설계부터 재단 측의 세심한 고민의 흔적들이 엿보이는 것 같습니다. 어떻게하면 통합체인의 생태계를 밑바닥부터 탄탄하게 다질 것인지에 대한 고민이 곳곳에 드러나 있습니다. 이를 통해 재단이 단기적 펌핑을 통한 가격 상승만을 노린 것이 아닌 기반이 될만한 Dapp들의 자생력을 확보할 수 있도록 돕기 위해 노력하고 있다느 것도 간접적으로 확인할 수 있었습니다.

D2I 프로그램을 통해 선정된 세 프로젝트들은 사실 이미 국내외에서 다수의 사용자들이 사용하고 있는 유명 서비스들입니다. 다음 포스팅에서는 선정된 각각의 서비스들을 좀 더 상세하게 살펴봄으로써 드래곤체인(가칭)의 DeFi 미래는 어떻게 그려질지 함께 생각해보는 시간을 가져볼 예정입니다.

Reference

Klaytn Foundation, '[KGP-26] Dragon DeFi Initiative (D2I): Crafting the Core of Project Dragon's DeFi Ecosystem' 2024.1.22

Klaytn Foundation, 'Project Dragon의 DeFi 생태계 구축 전략' 2024.1.22

Dragon Swap, '[Pre-D2I] Monthly KLAY Burn - March, 2024' 2024.3.29

CoinmarketCap, Klaytn Yearly Chart, 2024.4.1