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카르다노의 스테이크 풀

카르다노의 스테이크 풀

IOHK 블로그를 보면 기술적인 측면을 잘 풀어 설명한 좋은 글들이 많은데 좋은 번역을 찾기 힘들어 시간이 날 때 마다 공부도 할 겸 번역하도록 하겠습니다. 오늘 번역할 글은 “Stake pools in Cardano”1로, IOHK의 수석 과학자이자 에딘버러 대학에서 정보보안학을 맡고 계신 Aggelos Kiayias 교수님2의 글입니다. 의역이나 오역이 있을 수 있으니 감안하고 읽어 주시기 바랍니다. 아래는 번역입니다.


IOHK의 수석 과학자가 소개하는 카르다노의 스테이크 풀

지분 증명 (PoS) 블록체인 프로토콜에서, 장부는 지분 보유자에 의해 유지된다. 이것은 지분증명 방식의 블록체인이 작업 증명 (PoW) 기반 블록체인 또는 다른 종류의 블록체인 프로토콜 보다 적은 에너지를 사비한다는 것을 의미한다. 그렇지만, 지분 증명 방식은 지분 보유자들에게 특정한 부담을 요구하는데, 이는 블록체인상 거래들이 수집되고 블록이 지연 없이 네트워크 상에 전파되기 위해 적정한 수의 지분 보유자들이 항상 온라인 상태여야 하기 때문이다. 따라서 지분증명 기반 장부는 그 블록체인 유지에 기여하며 지분을 가지고 있는 신뢰성이 높은 서버 노드들을 통해 유지되는 셈이다.

스테이크 풀에 대한 논의

자산 또는 부는 전형적으로 멱함수 법칙을 따르는 파레토 분포3에 따라 분배되어있다. 이를 고려할 때 신뢰성 있는 노드들이 실행시키는 지분 증명 프로토콜은 소수의 부유한 지분 보유자들을 제외하고 대부분의 사람들이 참여할 수 없는 옵션이 될 수 있다. 물론 이것은 장부의 유지를 위해 참여자들 모두가 기여할 수 있는 기회를 가져야 한다는 면에서 적절치 못하다. 이러한 부의 불균형한 분배에서 나오는 문제를 스테이크 풀의 생성을 통해 경감시킬 수 있다. 소수의 부유한 자들만이 노드를 구성하기 보다는 각 지분 보유자들이 그들의 지분을 모아서 단일 스테이크 풀 개체를 생성시켜 합쳐진 지분 보유액을 통해 지분 증명 프로토콜에 참여할 수 있는 것이다. 하나의 풀은 장부의 거래를 처리하는 해당 노드의 서비스를 관리하는 매니저를 가져야 하는 동시에, 그 매니저는 그 풀의 스테이크를 사용해서는 안되며, 풀에 참여한 멤버들은 어느 풀에 스테이킹할 것인가에 대해 자유롭게 선택하거나 선택을 바꿀 수 있어야 한다. 또 중요한 것은 모든 지분 보유자가 그 자신이 원한다면 스테이크 풀을 생성하여 매니저가 될 수 있어야만 한다.

스테이크 풀을 생성하여 지분 증명 관리에 참여하는 과정에는 비용이 발생한다. 물론 작업 증명 프로토콜 방식 만큼은 아니지만, 여전히 상당한 수준일 것이다. 그러므로 풀에 참여한 지분 보유자들은 서버를 세팅하고 거래를 처리하는 풀 매니저에 대해 일정 부분 인센티브를 주는 것이 타당하다. 인센티브는 처리되는 거래들로부터의 거래 수수료와 지분 증명 노드에서 새롭게 발생하는 코인들로부터 만들어 질 수 있다.

비트코인 또한 위에 말한 인센티브와 풀 개념을 가지고 있다. 비트코인의 채굴 보상은 고정된 거래 수수료와 시간이 지남에 따라 기하 급수적으로 감소하는 블록 당 채굴 보상으로 구성된다. 비트코인 채굴 풀들은 블록 발견을 위해 필요한 컴퓨팅 자원을 참여자들이 나누어 제공하고 풀에서 얼마나 많은 컴퓨팅 파워를 제공했느냐에 따라 그 채굴 보상을 나눈다.

지분 증명 방식에서도 이와 비슷한 종류의 인센티브 방식을 적용하는 것이 직관적으로 보인다. 하지만 우리는 먼저 자신에게 비트코인과 같은 방식의 매커니즘이 바람직한 시스템 구성을 이끄는데 적합한 것인지 물어보아야 한다. 어떻게 하면 적합한 시스템을 구성할 수 있을까? 이는 매우 중요한 질문이다. 만약 거래 수수료를 최소화 하는 것 만이 고려사항이라면, 이상적인 상황을 가정할 때, 독점된 하나의 노드가 운영하는 것이 경제적으로 최적화된 시스템 세팅일 것이다. 하나의 집단이 장부를 유지하는 서비스를 제공하고, 다른 집단은 해당 집단이 만든 풀에 다들 참여하면 될 것이다. 물론, 이 방식의 시스템은 하나의 노드만 실패해도 시스템 전체가 무너지는 결과를 초래할 것이다. 이러한 방식을 피하려고 만든 것이 탈중앙화이기도 하고 말이다. 그러므로 중앙화되지 않은, 여러 풀이 공존하는 방식 하의 인센티브 매커니즘이 적절하다고 고려해 볼 수 있겠다.

지분 증명을 위한 보상 분배에 대한 설계

자 그렇다면 지분 증명 방식에서 발생하는 보상을 어떻게 분배해야 할까? 일단 보상은 일정한 주기에 따라 주어져야 할 것이고, 매니저가 부담하고 있는 풀 유지에 대한 비용이 보상을 풀 참여자들에게 분배하기 전에 먼저 고려되어야 할 것이다. 풀에 대한 멤버쉽을 참여자들의 스테이킹 키를 통해 장부에서 추적할 수 있다고 가정할 때, 보상은 각 풀에서 스마트 컨트랙트의 형태로 나눠지며 이것이 장부 유지 서비스의 일환으로 작동할 수 있을 것이다. 먼저, 풀 매니저는 그들의 개척자 정신에 대한 보상을 받아야 한다. 장부에 기록된 풀 생성 인증서는 풀 운영 비용을 풀의 보상에서 제하도록 선언할 것이고 이것이 풀의 생성 인증의 한 부분이 될 것이다. 풀 운영 비용에 대한 선언은 자주 업데이트 되어 시스템의 토큰 (에이다)과 풀 매니저가 실제로 감당해야 하는 지역 통화의 가치에 대한 변동성이 반영되게 해야 한다. 동시에, 풀 생성 인증은 풀 참여자들이 제공하는 하나 또는 그 이상의 스테이킹 키에 의해 보조되어 이 풀의 뒤에 얼마 만큼의 스테이킹이 존재하고 있는가에 대한 선언을 할 것이고 이는 해당 풀이 실제로 지분 보유자들에 의해 뒷받침 되고 있으며 프로토콜에 순응하는 것을 보장하는 징표로서 사용될 것이다.

위의 과정을 가정할 때, 어떻게 비트코인과 같은 매커니즘이 탈중앙화에 대한 목표와 관련되어 수행될 수 있을까? 비트코인에서는 모든 사람이 프로토콜을 따른다고 가정되며, 풀 보상은 각 풀의 사이즈와 비례해서 분배된다. 예를 들어, 전체 해쉬 파워의 20%를 차지하는 채굴 풀은 전체 보상의 20%를 가져올 것이라고 예상할 수 있다. 이는 풀에 의해 얻어지는 블록의 수가 풀의 채굴 파워에 비례하기 때문이다. 이 방식이 탈중앙화된 시스템을 보장할까? 경험적인 증거를 고려하면 이는 다른 결과를 시사한다. 비트코인에서, 채굴 풀은 장부의 안정성을 보상하는 상한선인 50% 해쉬 파워에 가까워지거나 때때로 이를 초과하기도 하였다4. 간단한 논의를 통해 비트코인에서 일어나는 일을 우리의 보상 분배 방식에 적용해 볼 수 있다. 즉, 풀들이 그들의 사이즈에 비례해서 보상을 얻고, 풀 참여자들이 풀 안에서 그들의 스테이킹 비율에 따라 보상받는다면, 풀을 하나로 만들어서 중앙화 시키는 것이 합리적이라는 것이다. 좀 더 자세히 보자면, 먼저 모든 참여자들이 직접 또는 서버를 임대해서 풀을 생성할 수 있다고 가정할 때, 그들은 풀 참여자들을 끌어모아서 풀의 크기를 키워 풀에서 나오는 이익을 최대화 하려 할 것이다. 풀 매니저가 아닌 일반 참여자들은 그들의 이득을 최대화 시키는 풀을 선택하려 할 것이고, 그 풀은 풀 관리비를 최소로 받는 풀일 것이다. 이로 인해 발생하는 풀 간의 경쟁은 풀 매니저의 풀 관리로 인해 발생하는 이득을 점점 줄일 것이고, 결국 마진이 없는 풀까지 나오고, 이상적으로 사람들은 이 풀에 스테이킹 하는 것을 매력적으로 여길 것이다. 결과적으로, 다른 풀 매니저들 마저 그들의 풀을 없애고 마진이 없는 풀에 스테이킹으로 참여하는 것이 더 이득이라고 여기게 되며, 전체 시스템은 하나의 풀이 독점하는 형태로 수렴하게 된다.

그림 1은 위에 설명한 과정을 나타내는 도표이다. 효과적인 보상 배분 설계를 위해 개발팀은 수많은 시뮬레이션을 시행하였고 그 과정에서 얻을 수 있었던 결과이다. 이 실험에서 많은 지분 보유자들은 그들의 이윤을 현 시점의 시스템 세팅에 기반해서 극대화하기 위해 행동하였다. 실험 결과는 결국 중앙화된 하나의 풀 만이 남는 것으로 귀결되었고, 이것은 비트코인과 같은 보상 설계가 보여주는 우리의 이론적 관측과 맞아떨어진다. 탈중앙화를 목표로 하는 시스템에서 이것은 공동체의 비극이라고 볼 수 있다. 시스템의 각 참여자들이 탈중앙화를 어떤 추상적인 개념으로서 가치있다고 생각하는 사람들로 이루어져있더라도 탈중앙화 과정에서 개인적인 손해를 감수할 사람은 없기 때문이다.

(그림 1) 비트코인과 같은 보상 분배 체계 기반에서 100명의 지분 보유자들을 가정했을 때 나타나는 중앙화 현상. 초기값으로 지분보유자들로 부터 많은 수의 풀을 생성하였으나, 시간이 지나며 지분보유자들은 그들의 이득을 최대화 하기 위해 하나의 풀만 남는 쪽으로 이동하였다.

개선된 지분 보상 설계

물론 우리는 독점된 시스템보다 나은 것을 만들어야 할 것이다! 이를 위해 첫 번째로 우리는 탈중앙화를 유지하기 위해서 보상과 풀 사이즈 간의 선형 관계를 특정 단계를 넘어서면 점점 사라지도록 해야 한다. 왜냐하면 풀 사이즈가 작을 때에만 유지되는 사이즈와 보상 간의 선형관계는 풀의 초기에 지분 보유자들을 끌어오기에 매력 포인트가 될 수 있고, 풀이 특정 사이즈보다 커지게 되면 사라져야만 다른 작은 풀들의 경쟁력을 유지시킬 수 있기 때문이다. 그래서 우리는 풀의 사이즈와 보상 분배 사이의 관계를 두 단계로 나누었다. 첫 번째 성장 단계에서는 선형성이 유지되어 풀의 성장을 돕는다. 두 번째 안정화 단계에서는 풀의 사이즈가 충분히 커진 상태를 의미하고 이 안정화 단계로 넘어가는 시점을 포화점이라고 부르며 이 시점을 지난 풀들은 포화되었다고 한다. 우리는 이 포화점을 넘어 안정화 단계로 진입한 풀들의 보상을 일정하게 유지시킬 것이다. 만약 포화점이 1%라면, 전체 스테이킹 물량의 1%와 1.5%를 갖는 두 풀은 사이즈 차이와 관계 없이 같은 보상을 얻을 것이다.

개인 지분 보유자 입장에서 이 시스템이 어떻게 작동하는지 알아보기 위해 예를 들어보자. Alice와 Bob이 관리하는 두 풀 A, B가 있다고 가정하자. A풀은 25코인을, B풀은 30코인을 관리비용으로 받으며, 각 풀의 이윤 마진은 4%이다. 또한 분배되는 총 보상이 1,000 코인이라고 가정하고 보상 분배 매커니즘의 포화점은 20%라고 하자. 각 시점에서 Alice의 풀은 20%의 스테이크를 가지고 있어 포화점에 도달해있고, Bob의 풀은 19%의 스테이크를 가지고 있어 아직 포화점에 도달하고 있지 않다. 전체 1%의 스테이크 물량을 가진 Charlie가 어떤 풀에 참여할지 고민하고 있다. 만약 A풀에 들어간다면 풀의 전체 물량이 21%가 될 것이며 이미 포화점을 넘었기 때문에 전체 보상의 20%에서 더 증가하지 않은 200코인을 보상으로 얻을 것이다. A풀의 운영비 25코인을 제하면 175코인이 A풀의 풀 멤버들에게 분배될 것이다. Alice의 마진률 4%를 제하고 Charlie가 얻는 보상은 8코인이다5. 만약 Charlie가 Bob의 풀에 참가한다면, B풀의 보상은 200코인이 되고, 여기에서 30 코인을 제하고 남는 170코인을 Bob의 마진을 제하고 분배받게 될 것이다. 이 경우 그러나 A풀에 참여했을 때와 달리 B풀에서 Charlie의 비중이 5% (120)이기 때문에 A풀에 참여했을 때 보다 2% 더 많은 코인을 얻을 수 있을 것이다. 그러므로 Charlie는 Bob의 풀에 참여하는 것이 그의 이득을 최대화 하는 행동이 될 것이다.

이제 만약 Charlie가 같은 과정을 Alice의 풀이 전체 20%를 차지하여 포화점에 도달하고 Bob의 풀은 3% 밖에 차지하지 않은 상황에서 다시 생각해보자. 이 상황에서 Bob은 매우 작은 풀을 가지고 있어 풀 멤버들에게 분배할 전체 보상량 또한 저번 예시보다 훨씬 적다. 결과적으로 만약 Charlie가 같은 계산을 Bob의 풀에 적용하면 그의 전체 1% 지분 보유는 Bob의 풀의 보유 비율을 4%로 증가시키지만 결과적으로 Bob은 Alice의 풀에 참여하였을 때의 30% 수준의 보상밖에는 받을 수 없을 것이다. 이런 초기 풀들에 대한 경우에서 합리적인 선택은 Alice의 풀이 비록 포화점을 넘었더라도 Alice의 풀에 참여하는 것이다. 표 1을 참고.

(표1) 전체 물량의 1%를 갖는 Charlie는 Alice, Bob, Brenda, Ben의 풀에 참여하는 것을 고려할 수 있다. 각 풀에 참여했을 때 얻을 수 있는 보상을 전체 보상을 1,000으로 가정하고 포화점을 20%라고 가정했을 때 계산하였다.

비-근시안적 관점의 중요성

위의 예시는 모순되어 보인다. Charlie가 정말 어떤 선택을 해야 하는가에 대해 이해하기 위해서는 논의가 조금 더 필요하다. 먼저, 2번째 Bob의 풀이 작은 경우에서 Charlie가 Alice의 풀에 참여하는 것은 매우 근시안 적인 관점에서만 합리적이다. 사실 Bob의 풀이 포화점에 도달하는 한, Charlie는 첫 번째 시나리오에서와 같이 두 번째 시나리오에서도 Bob의 풀에 참여하는 것이 낫다. 그러므로 만약 Charlie가 Bob의 풀이 결국 포화점에 도달할 것이라는 것을 믿는다면, 합리적인 선택은 그것을 지지하는 것이다. 다른 지분 보유자들 또한 같은 선택을 해서 Bob의 풀이 빠르게 포화점에 도달해서 모두가 더 나은 보상을 받게 되는 동시에 탈중앙성을 개선시킬 수 있다. Alice의 풀 또한 지속적으로 성장하지 않고, 포화점에서 멈춰있을 것이고, 다른 풀들 또한 같은 사이즈로 성장할 것이기 때문이다. 이러한 종류의 전략적 사고는 더욱 멀리 내다보는 관점에서 이뤄지는 것이고, 전체 시스템이 적절한 탈중앙성을 갖출 수 있도록 돕는다.

시스템의 발전 과정에서 시스템이 참여자들 (지분 보유자들)의 원시안적인 관점과 사고를 하는 것이 매우 중요해지는 지점에 반드시 도착하게 된다는 것을 아는 것이 매우 중요하다. Alice의 풀이 포화점에 도달하고, 다른 풀들은 상대적으로 작은 규모를 가지고 있을 때 처럼 말이다. 그 이유는 각 풀 매니저들이 가지는 상황에서 풀의 관리 비용이 지분 보유 구조에 따라 달라질 수 있기 때문이다. 결과적으로 예상되는 것은 스테이크 풀이 존재하지 않는 지점에서 시작해서 가장 낮은 관리 비용을 요구하는 스테이크 풀이 먼저 성장하게 되는 것이다. 이는 낮은 관리 비용이 참여자들에게 더 높은 보상을 준다는 점을 고려할 때 매우 자연스러운 전개이다. 시스템이 두번 째 시나리오와 같이 하나의 풀이 포화점에 도달했을 때 두번째로 큰 풀이 작은 규모를 가지고 있는 상황 또한 예상된다.

물론 비트코인과 같은 보상 방식 하에서도 이러한 장기적 관점에 기반한 행동이 시스템이 탈 중앙화에 이르는데 도움이 될 수 있을 것이라고 믿을 수도 있다. 그러나 이것은 사실이 아니다. 비트코인과 같은 보상 방식은 특정 포화점을 갖는 우리의 방식과는 달리 Bob의 풀이 Alice의 풀보다 더 매력적인 선택이 될 수 있는 가능성이 없다. 포화점이 없이는 Alice의 큰 풀이 항상 Charlie에게 더 많은 보상을 준다. 이것은 Alice의 풀이 Bob의 풀보다 더 작은 유지 비용을 갖고, 지분 보유자들에게 더 많은 보상을 줄 수 있기 때문이다. 따라서 위에서 논한 것과 같이, Bob의 풀은 이 경우 결국 모든 멤버가 떠나가서 Alice의 풀로 흡수되는 결과에 도달하게 된다. 이는 Alice를 시스템의 독점자로 만들게 된다.

우리의 보상 분배 방식으로 돌아가보자. 우리는 탈 중앙화를 촉진시키는 비-근시안적인 전략적 사고방식을 설명하였다. 그럼에도 불구하고 아직 중요한 논의점이 남았다. 선택의 중요한 시점에서 비-근시안적 지분 보유자인 Charlie가 합리적으로 Alice의 이미 포화된 풀에 참여하지 않기로 결정하더라도, 그에게는 여러 선택지가 남아있다. 예를들어, Bob의 풀이 운영비로 30 코인을 받고 4%의 마진을 남긴다고 했을 때, 33 코인을 운영비로 받고 2%의 마진을 받는 Brenda의 풀이나 36 코인을 운영비로 받고 1%의 마진을 받는 Ben의 풀이 여전히 선택지로 있을 수 있다. 비-근시안적인 관점에서라도 가장 합리적인 선택의 근거는 선택한 풀이 최종적으로 포화점으로 가는 것이다. 이런 경우 어떤 선택이 가장 좋은 선택일까? 우리의 분석 논문6에서, 우리는 스테이크 풀들을 적절성에 따라 나눌 수 있는 매커니즘을 제공하였고, 각 스테이크 풀에 대한 장부 기록을 참조하여 그것이 지분 보유자들에게 각 시점에서 가장 좋은 선택을 할 수 있도록 보조할 수 있도록 하는 방식을 만들었다. 위의 예에서, Charlie가 그의 이득을 최대화하기 위해 참여해야 할 풀은 Brenda의 풀이다. 카르다노 사용자들을 돕기 위해, 풀-분류 매커니즘이 다이달로스와 다른 카르다노와 연동되는 지갑에 제공될 것이다. 이것은 각 시점의 풀 상태를 반영하는 장부의 정보를 이용하여 지분 보유자가 선택할 수 있는 가장 좋은 스테이킹 풀이 무엇인지 보여줄 것이다.

실험을 통한 평가

그렇다면 우리의 보상 분배 방식은 탈중앙화와 연계해서 생각했을 때 어떻게 진행될까? 스테이크 풀에 대한 우리의 분석 논문6에서 우리는 비-근시안적 내쉬 평형 (non-myopic Nash equilibria이라는 탈중앙화 시스템 설정의 클래스가 있음을 보였다. 여기서 평형 전략 (equilibrium strategy)란, 지분 보유자들이 각자의 방식으로 풀을 생성하고, 그들의 이윤 마진을 설정하고, 다른 풀에 지분을 위임하는데 있어서의 각자의 방식을 의미하며, 이 균형에 따르면 장기적으로 생각하는 지분 보유자들은 다른 전략을 사용함에 있어서 이득이 없어진다. 더욱이, 우리는 비-근시안적 사고를 가진 지분 보유자들 간의 반응 플레이를 통한 실험을 통해 적은 수의 반복 회수 안에 이 평형점에 도달함을 보였다.

(그림 2) 100명의 지분 보유자와 10%의 평형점 하에서의 우리의 보상 분배 방식을 통해 나타나는 탈 중앙화. 풀들은 지분보유자들에 의해서 점진적으로 생성되며, 턴이 지나면서 지분보유자들은 그들의 비-근시안적 사고방식에 기반한 이윤 최대화를 시도하여 최종적으로 10개의 풀이 남는 결과에 수렴하는 것을 보여주었다. 마지막 점에서는 모든 합리적인 지분보유자가 시스템의 상태를 변화시키기를 원하지 않았다.

우리의 접근방식의 스테이크 풀의 숫자가 보상 분배 방식을 설명하는 한 부분일 뿐이라는 특성을 가지고 있다. 그러므로 시스템 상의 지분보유자들의 행동 방식을 강제할 어떤 수단도 없다. 이것은 지분 보유자들이 풀을 생성하거나 지분을 위임하는데에 있어서 어떠한 미리 정해진 시스템 구조에 따를 필요가 없다는 뜻이다. 이러한 방식은 다른 지분 증명 방식을 따르는 접근 방식들과 대비된다. 예를들어 EOS7는 합의 네트워크 참여자의 수가 21개의 풀로 미리 정해져있다. 이와 동시에, 우리의 접근 방식은 모든 지분보유자가 그들의 뜻대로 마음대로 풀에 참여하거나 풀을 떠날 수 있게 하고, 그들의 참여에 대한 보상을 받는 것을 보장해주며, 그들의 참여가 지분의 크기와 상관없이 지분 증명 방식의 장부 유지에 끼치는 영향을 알 수 있게 한다. 이것은 또 다른 지분 증명 시스템인 이더리움 2.08과 대비되는데, 이더리움 2.0 에서는 장부 유지가 부수적인 예치금을 거치한 등록된 검증자에 기반하며 기존 지분 보유자 집단을 면밀히 검사하는 빌트-인 과정이 없다.

그렇다면 몇 개의 풀이 존재하는 것이 카르다노의 보상 방식에 가장 적합할까? 탈중앙화를 이루는 것을 우리의 주된 목표로 삼았을때, 이 숫자는 크면 클 수록 좋을 것이다. 우리의 네트워크 실험은 시스템이 1000개의 풀을 포함하는 상태에서 작동했을 때도 효과적으로 작동함을 보였다. 보상 분배 방식에 포화점을 얼마로 선택할 것인가는 이 숫자에 기반하는데, 포화점을 얼마로 설정하느냐에 따라 우리는 어떤 풀에 스테이크된 물량이 전체 에이다의 물량의 0.1% 정도로 작더라도 스테이크 풀이 이윤을 얻을 수 있게 만들 수 있다.

Sybil Attack 에 대하여 - 미리보기

많은 수의 독립된 스테이크 풀을 통해 탈중앙화를 이루었다고 가정할 때, 우리는 해당 시스템 설정이 다른 시스템 설정보다 더 좋다는 것을 알 필요가 있다. 지금까지 기술한 것에 의하면, 우리의 보상 분배 방식은 합리적인 지분 보유자들이 스테이크 풀을 촉진 시키는 동시에 가장 적은 비용으로 이끌어 갈 것임을 보였다. 그러나 이 보상을 최대화하고 비용을 최소화 하는 방식이 가장 적절한 결과가 아닐 수도 있다. 그 이유는 평형점에서 어떤 자신의 지분을 풀에 아주 조금만 배치하는 방식의 전략을 취하는 스테이크 풀 매니저들이 득세할 수도 있기 때문이다. 이러한 적은 총 스테이크 지분이 많은 시스템의 지분을 대표하게 되는 불균형은 많은 점에서 해롭다. 풀 매니저가 부패했을 가능성이나, 더 심하게는, 많은 지분을 가진 보유자가 수많은 스테이크 풀을 등록하여 전체 생태계를 좌지우지 하여 탈중앙화를 부식시키는 Sybil attack9 의 가능성이 높아지기 때문이다. 이러한 이유에서, 분석 논문6에서 소개된 우리의 보상 분배 방식은 적절하게 수정되어 이러한 탈중앙화에 반하는 행위가 경감되도록 하고있다. 이에 대한 카르다노의 보상 분배 방식은, 다음 글에서 다루도록 하겠다.

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