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=== Stochastic dPoS 기반 공정한 커미티 선출 ===
 
=== Stochastic dPoS 기반 공정한 커미티 선출 ===
'''완전한 탈중앙화''': 로커스체인은 [[ 위임지분증명|확률적위임지분증명 ]] (stochastic dPoS: 위임받은 지분이 많을수록 커미티로 선출될 확률이 높아지는 방식)을 기반으로 무작위검증가능함수(VRF: Verifiable Random Function)에 의해 매 라운드마다 합의 알고리즘에 참여하는 새로운 프로포저 커미티를 선출한다. 누가 프로포저로 선출될지 미리 알 수 없기 때문에 해킹, 담합 등 악의적인 공격이 어렵다. 또한 최근 투표 참여 횟수 및 네트워크 참여도(온라인 시간 등)에 기반해 매 라운드마다 새로운 밸리데이터 커미티를 선출, 프로포저가 제안한 라운드 상태에 대해 PBFT 방식에 따라 2회의 투표를 거쳐 결과를 확정한다. 이러한 방법은 합의에 참여할 노드(프로포저, 밸리데이터)를 특정하거나 미리 예측할 수 없기 때문에 악의적 공격에 의한 조작이 어려워져 합의결과의 공정성과 네트워크의 안정성(security)이 확보된다고 로커스체인은 주장한다.
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'''완전한 탈중앙화''': 로커스체인은 [[알고랜드]]의 무허가형 순수지분증명방식과 유사한 알고리즘을 사용한다. 더 자세히 설명하자면 로커스체인은 [[ 확률적위임지분증명 ]] (stochastic dPoS: 위임받은 지분이 많을수록 커미티로 선출될 확률이 높아지는 방식)을 기반으로 무작위검증가능함수(VRF: Verifiable Random Function)에 의해 매 라운드마다 합의 알고리즘에 참여하는 새로운 프로포저 커미티를 선출한다. 누가 프로포저로 선출될지 미리 알 수 없기 때문에 해킹, 담합 등 악의적인 공격이 어렵다. 또한 최근 투표 참여 횟수 및 네트워크 참여도(온라인 시간 등)에 기반해 매 라운드마다 새로운 밸리데이터 커미티를 선출, 프로포저가 제안한 라운드 상태에 대해 PBFT 방식에 따라 2회의 투표를 거쳐 결과를 확정한다. 이러한 방법은 합의에 참여할 노드(프로포저, 밸리데이터)를 특정하거나 미리 예측할 수 없기 때문에 악의적 공격에 의한 조작이 어려워져 합의결과의 공정성과 네트워크의 안정성(security)이 확보된다고 로커스체인은 주장한다.
 
 
추가로, 오프라인 상태인 노드들도 자신의 투표권을 온라인 노드에 위임함으로써 간접적으로 합의 커미티에 참여하고, 합의에 따른 보상을 분배받을 기회를 얻는다.
 
  
 
=== 배리파이어블 프루닝 ===
 
=== 배리파이어블 프루닝 ===

2019년 8월 7일 (수) 17:44 판

로커스체인(Locus Chain) 로고

로커스체인(Locus Chain)은 "실제 사용을 위한 암호화폐"를 슬로건으로, 일반 PC 및 휴대폰 등 널리 보급된 일반적인 디바이스로 구성된 블록체인 네트워크 상에서 초당 수천 트랜잭션을 처리하는 성능을 목표로 개발 중인 암호화폐이다.

위 목표를 달성하기 위한 중요한 기술적인 문제점은 네트워크 전송량과 트랜잭션 계산량이다. 로커스체인에서는 네트워크 전송량과 계산량을 줄이는 방법으로써 샤딩을 통한 서브네트워크 구성 및 분산처리를 채택하고 있다. 샤드 내 합의 알고리즘은 BFT계열을 응용하여 트랜잭션 확정까지의 시간을 단축한다. 원장 구조는 DAG계열 데이터 구조를 채택하여 리얼타임 동적 샤딩 및 프루닝을 구현하고 있다.

로커스체인은 이더리움 기반의 ERC-20 토큰인 로커스(LOCUS)를 발행했으며 글로벌 암호화폐 거래소인 아이닥스, 비트레이드, 라토큰에 상장되었고 추후 메인넷이 발표되면 로커스 코인으로 아토믹스왑(atomic swap)을 지원할 예정이다.

개요

로커스체인(Locus Chain)은 탈중앙화에 충실하면서 동시에 성능확장성의 문제를 해결하려 한다. 먼저 로커스체인은 탈중앙화의 중요한 요소로서 누구나 쉽고 공정하게 참여할 수 있어야 한다는 점을 중시한다. 이를 위해 현재의 일반적인 PC와 휴대폰 및 IoT디바이스의 네트워크 성능, 저장 공간, CPU속도 및 계산량의 한계를 이해하고, 이 위에서 무리 없이 동작하는 알고리즘과 데이터 구조를 개발하여 이를 로커스체인 전체 시스템으로서 구현해 나가는 방향으로 연구가 진행되고 있다.

먼저, 원장 구조로서 처리 성능을 담보하기 어려운 선형구조 대신 비선형구조인 DAG(Directed Acyclic Graph)를 채용하였다. 로커스체인의 AWTC(Account-wise Transaction Chain)구조는 어카운트/유저를 중심으로 트랜잭션 그래프를 구성하여 각 트랜잭션을 관리하는 DAG구조이다. 각 트랜잭션의 전후 관계와 다른 트랜잭션들과의 관계가 그래프상에 직접 배치됨으로써 고속 참조가 가능하면서도, 어카운트 단위로 정보를 총합 관리함으로써 샤드간 이동과 통합을 가능하게 하는 데이터 구조이다.

다음, 로커스체인의 합의 알고리즘은 PoS(Proof-of-Stake)를 기반으로 하는 BFT합의를 채택하고 있다. PoW(Proof-of-Work)와 Nakamoto합의가 가지는 비효율적인 CPU계산량 소모와 불확정성을 피하기 위한 목적이다. BFT합의의 고속화를 위해, 로커스체인은 전체 네트워크 노드 중 합의에 참여하는 노드를 공정한 방법으로 랜덤하게 샘플링하는 방식을 채용하고 있다. 이 랜덤 선출에는 각 노드의 로커스체인 네트워크에 대한 여러 가지 기여도가 반영된다. PoS를 통해 코인 지분 소유량이 반영될 수 있고, 노드의 온라인 시간 등 코인량 이외의 내용도 반영이 가능하다.

그리고, 네트워크 부하를 줄이기 위한 목적으로 다이내믹 샤딩(sharding)이 도입되어 있다. 각 샤드는 독립적으로 BFT합의 알고리즘을 수행하고, 어느 한 어카운트는 한번에 단 하나의 샤드에서만 처리된다. 따라서 로커스체인에서는 노드 숫자가 늘어나면 이에 비례하여 트랜잭션 처리량이 늘어난다.

또한, 각 노드가 꼭 저장하여아만 하는 원장의 크기를 줄이기 위한 프루닝(pruning)방법으로써 배리파이어블 프루닝(Verifiable Pruning)기술이 개발 채택되어 있다. 배리파이어블 프루닝은 삭제된 과거의 데이터와 현재 갖고 있는 데이터간의 정합성을 암호학적인 방법으로 검증 가능한 알고리즘이다. 이를 통해 현재의 트랜잭션을 합의하는 데 당장 필요하지 않은 데이터는 스토리지에서 삭제할 수 있고, 이 상태에서도 과거 데이터와의 정합성 검증과 해쉬값 참조가 가능하다. 나아가 이 배리파이어블 프루닝 기술을 응용하여, 새로 네트워크에 참여한 노드가 비교적 소량의 최근 데이터만을 다운로드 받아서 짧은 시간 안에 곧바로 네트워크에 기여가 가능한 구조가 구축되어 있다. 그리고 IoT장치 등 제한된 저장 용량만을 갖는 디바이스에서도 로커스체인의 완전 동작이 가능할 것으로 보인다.

위와 같은 로커스체인의 특징은, IoT상의 디바이스 등 아주 적은 성능의 장치들이 제약없이 노드에 참여할 수 있게 하여, 머신투머신(M2M)거래, 소매점 단말기, 사물인터넷(IoT), 자율주행 자동차 등의 미래산업에 블록체인이 바로 적용될 수 있게 한다. 로커스체인의 개발자들은 초당 수십억 건의 이벤트를 처리해야 하는 게임 엔진 개발 경험을 살려 데이터 원장구조에서부터 합의알고리즘, 스토리지 및 네트워크 사용량을 최적화하기 위한 기술까지 로커스체인 프로젝트에 모두 담으려 하고 있다.

역사

로커스체인(Locus Chain)의 개발을 맡고 있는 블룸테크놀로지(Bloom Technology) 로고

'실용가능한 퍼블릭 블록체인'을 목표로 로커스체인 개발을 책임지고 있는 블룸테크놀로지는 한국게임산업의 1세대 개척자였던 이상윤 대표가 1994년 판타그램(Phantagram Limited)이라는 이름으로 설립한 회사이다. 판타그램은 파트너 회사인 블루사이드(Blueside Inc.)와 함께 유명 게임 시리즈 '킹덤 언더 파이어(Kingdom Under Fire)', '나인티 나인 나이츠(Ninety Nine Nights)' 등을 만든 게임 엔진 개발회사이다. 20년 동안 판타그램은 마이크로소프트 사와 4개 이상의 콘솔 게임 타이틀을 성공적으로 출시했고 유수의 PC 게임 타이틀을 발표했다. 그중 '킹덤 언더 파이어: 크루세이더(Kingdom Under Fire: Crusaders)'는 2004년 대한민국게임대상을 수상하기도 했다. 게임 엔진 기술은 수십만 유저가 참여하여 실시간 초당 수십억개의 이벤트를 처리하기 위한 전문적인 기술로 블록체인과 같은 P2P 기술과 관련성이 높다. 판타그램은 3D 그래픽 최적화, 데이터 분산에 대한 기술력을 바탕으로 2017년 블록체인 개발 사업을 시작하고 2018년 법인명을 '블룸테크놀로지'로 변경했다. 블룸테크놀로지는 차세대 블록체인 플랫폼인 로커스체인의 개발을 맡았고 자회사인 '로커스체인 파운데이션(Locus Chain Foundation Pte. Ltd.)'은 사업전반을 맡고 있다.

주요인물

  • 이상윤: 로커스체인 파운데이션 대표 및 블룸테크놀로지 대표를 맡고 있다. 이상윤 대표는 10대였던 1987년 처음으로 8-bit PC상에서 상용 게임을 만들어 이를 한국과 일본에 판매했으며, 판타그램 및 블루사이드를 통해 "킹덤 언더 파이어" 게임시리즈를 비롯하여 [Forgotten Saga (PC)], [Kingdom Under Fire Crusaders (Xbox)], [Ninety Nine Nights (Xbox360)] 등을 디렉팅 및 프로듀싱하였다.
  • 주영현: 1998년 판타그램에 합류한 이후 드래곤플라이, 엔플레버, 블루사이드 등을 거치면서 게임 엔진 및 게임 기술 개발 디렉터를 역임했다. 블룸테크놀로지의 테크니컬 디렉터로서 로커스체인의 기술 개발을 책임지고 있다.
  • 이길호: 1987년부터 게임 프로그래머로 일했으며 1994년 판타그램의 설립자 중 하나로 개발 책임 및 매니지먼트를 맡았다. 로커스체인에 합류해서는 암호 기술 및 매니지먼트를 돕고 있다.
  • 오구라 타케유키: 20년 넘게 IT 업계에서 프로그래머로 활동했으며 개발 프로젝트의 최고 책임자를 역임했다. GPGPU 프로그램과 프로토타입 등에 풍부한 경험을 갖고 있으며 마이크로소프트, Dena, 그리고 기타 유수의 세계적인 IT 업체에서 수석 프로그래머로 활동했다.

특징

DAG-AWTC 원장구조

선형체인구조와 로커스체인(Locus Chain)의 DAG-AWTC 비교

고속 대량 처리를 위한 원장 구조: AWTC원장 구조는 로커스체인의 고속 처리 및 분산 처리에 있어 중요한 기술적 요소이다. 비트코인, 이더리움 등의 많은 블록체인이 선형 체인구조를 갖고 있는 반면 로커스체인은 DAG(Directed Acyclic Graph) 기반의 비선형 원장구조인 AWTC(Account-Wise Transaction Chain)를 사용한다. 이 구조는 이름 그대로 어카운트 단위로 트랜잭션을 관리하는 병렬형 구조이며 블록 격자(block lattice)와 유사한 형태를 가진다. 선형 체인구조는 이전 블록에 다음 블록이 연결될 수 있는 곳이 한곳밖에 없고, 여러 노드가 같은 연결지점에 동시에 블록을 추가하려 하는 병목이 발생한다. 반면 로커스체인의 DAG-AWTC를 비롯한 블록 격자 구조는 트랜잭션을 추가하는 지점이 어카운트 수만큼 존재하고, 그 지점에 대해서는 소유 어카운트만이 독점적으로 기록이 가능하므로 충돌이 발생하지 않는다. 또한 트랜잭션을 추가한 어카운트가 자명하므로 어카운트 소유자 본인이 악의적인 사용자가 아니라면 트랜잭션은 추가 즉시 거의 확정된다. 이러한 성질을 갖는 로커스체인의 원장구조는 기존 블록체인이 가지고 있던 거래처리 지연 문제를 근본적으로 해결하기 위한 주요 기술적 특징 중 하나이다.

Locus BFT 합의알고리즘

로커스체인(Locus Chain)의 합의알고리즘

확정 완결적 합의: DAG-AWTC 구조는 기본적으로 어카운트간 충돌이 없고 이후에도 결과가 뒤집힐 확률이 거의 없어 소매처리시간(수 초) 이내에 거래가 확정된다. 대부분의 경우 트랜잭션은 정상적으로 추가되고 확정되지만, 만약 어카운트 소유자가 악의적이라면 더블스펜딩과 같은 문제를 발생시키는 것이 가능하다. 로커스체인에서는 수분 간격으로 정기적으로 BFT합의를 실시, 이 기간 동안 문제가 없없다는 사실을 확정하거나, 만약 문제가 생겼을 경우 이를 해결한다.

AWTC구조에서 더블 스펜딩은 한 어카운트의 트랜잭션 체인에 동일한 일련번호를 갖는 트랜잭션이 동시에 둘 이상 발생하는 경우로 명확하게 정의된다. 동시에 발생한 서로 다른 트랜잭션이 네트워크를 거쳐 전파되는 과정에서 통과한 각 노드상에서, 노드가 갖는 위임지분(dPoS)에 따른 선택(pseudo-vote)이 발생하면서, 더 많은 지지를 받은 트랜잭션이 1차적으로 결정된다(비확정합의). 그 다음, 확률적위임지분(Stochastic dPoS)을 통해 선출된 BFT참여 노드가 주기적(2분 정도 간격)으로 원장 상태를 확정해 거래의 완결성을 최종 확보한다(확정합의).

DAG는 병렬형 구조이기 때문에 각 노드가 병렬적으로 원장을 갱신한다. 따라서 현재 리얼타임의 절대적인 원장 상태를 특정하는 것은 불가능하다. 로커스체인은 샤드 내에서 데이터가 충분히 전송되는 데 필요한 시간을 감안하여, 이 시간만큼 약간의 과거 시점에 대한 합의를 시도함으로써 DAG 상에서 BFT 확정합의를 최초로 구현했다고 2019년 2월 언론에 발표하였다. 로커스체인의 합의 알고리즘은 실행 중에도 새로운 트랜잭션의 발생을 막지 않아 DAG의 고속처리에 간섭하지 않으므로 기존의 stop-and-go방식이었던 BFT의 성능적 단점을 개선하였다.

기술적으로 DAG와 BFT를 동시 구현하는 것이 유의미한 이유는, 이것이 이후 스토리지 문제와 네트워크 부하 문제를 해결할 프루닝 및 샤딩 기술의 전제조건이 되기 때문이다. 로커스체인은 BFT 확정합의 방식의 DAG-AWTC 원장 시스템에 대한 특허 출원을 신청한 상태로 알려져 있다.

Stochastic dPoS 기반 공정한 커미티 선출

완전한 탈중앙화: 로커스체인은 알고랜드의 무허가형 순수지분증명방식과 유사한 알고리즘을 사용한다. 더 자세히 설명하자면 로커스체인은 확률적위임지분증명 (stochastic dPoS: 위임받은 지분이 많을수록 커미티로 선출될 확률이 높아지는 방식)을 기반으로 무작위검증가능함수(VRF: Verifiable Random Function)에 의해 매 라운드마다 합의 알고리즘에 참여하는 새로운 프로포저 커미티를 선출한다. 누가 프로포저로 선출될지 미리 알 수 없기 때문에 해킹, 담합 등 악의적인 공격이 어렵다. 또한 최근 투표 참여 횟수 및 네트워크 참여도(온라인 시간 등)에 기반해 매 라운드마다 새로운 밸리데이터 커미티를 선출, 프로포저가 제안한 라운드 상태에 대해 PBFT 방식에 따라 2회의 투표를 거쳐 결과를 확정한다. 이러한 방법은 합의에 참여할 노드(프로포저, 밸리데이터)를 특정하거나 미리 예측할 수 없기 때문에 악의적 공격에 의한 조작이 어려워져 합의결과의 공정성과 네트워크의 안정성(security)이 확보된다고 로커스체인은 주장한다.

배리파이어블 프루닝

로커스체인(Locus Chain)의 배리파이어블 프루닝

노드 저장 부하감소: 로커스체인은 일정 기간(하루) 이전의 과거 데이터를 능동적으로 로컬환경에서 삭제(프루닝)하여 로컬 데이터의 양을 줄이면서도, 블록체인의 데이터 검증 기능에 지장을 주지 않는 배리파이어블 프루닝(Verifiable Pruning)을 개발했다고 2019년 7월초 발표하였다.

늘어나는 원장 사이즈 문제[1]를 해결하기 위해 오래된 데이터를 단순 삭제하여 원장의 크기를 줄이는 일반적인 프루닝과 달리, 로커스체인의 배리파이어블 프루닝은 스큐드머클트리(Skewed Merkle Tree) [2] 구조를 사용하여 과거 대부분의 데이터가 로컬 환경에 존재하지 않는 상황에서도 데이터의 정당성을 검증할 수 있는 기술이다.

로커스체인은 관련된 모든 데이터를 전부 보유하지 않아도 필요한 부분의 해시값만으로 정당성 검증이 가능하기 때문에 로컬 노드의 데이터 저장량이 대폭 줄어든다. 시중의 SD카드정도의 저장량으로 노드 운용이 가능하다는 사실은, 누구나 부담 없이 로커스체인 네트워크에 참여할 수 있는 중요한 기반이 되고, 이는 높은 탈중앙화를 달성하는 데 중요한 요소이다.

여기에 추가로 로커스체인은 초당 수천 트랜잭션이 수년 이상 쌓인 상황에서도 먼 과거에 발생한 데이터를 효율적으로 검증할 수 있도록 필요한 계산 정보량을 지수함수적으로 단축시키는 알고리즘인 확장스큐드머클트리(Hierarchical Skewed Merkle Tree)를 도입했다고 한다. 이로써 노드의 스토리지 부담을 줄이면서 동시에 고속 검증이 가능한 블록체인을 구현하고 있다고 주장한다.

반면에, 각 노드 상에 데이터가 불완전한 상태로 보존되는 경우 주목도가 낮은 데이터는 아무도 저장하지 않고 사라져 버리는 경우가 발생할 수 있다는 우려도 있다. 이런 우려에 대해 로커스체인에서는, 첫째로 각 어카운트의 과거 이력(history)은 기본적으로 어카운트 자신이 저장하거나, 자신이 위임한 노드가 저장하므로, 소유자 본인은 과거 history의 열람이 가능할 것이고, 둘째로 필요하다면 과거 데이터의 저장에 특화된 별도 기구를 두는 것이 효율적이라 답한다. 즉 다른 노드들은 자신의 과거 정보를 저장해 주지 않으므로, 모든 노드가 모든 데이터를 저장하는 경우에 비하면 자신의 소중한 history가 사라질 위험이 높아지는 것은 사실이지만, 이는 로커스체인 본체 밖의 별도의 기구를 통해 대처 가능하다고 주장한다. 예를 들어 수백테라바이트의 저장공간을 가진 디렉토리 서비스 운영 사업자가 코인을 대가로 과거 트랜잭션 데이터의 열람 서비스를 제공하는 등의 전개를 생각할 수 있다.

로커스체인은 배리파이어블 프루닝에 대한 특허 출원을 신청한 상태로 알려져 있다.

"로커스체인베리파이어블 프루닝을 통해 이미 원장에서 지워진 데이터라고 해도 나중에 참ㆍ거짓의 증명이 가능한 데이터 구조를 가지게 함으로써 극단적인 원장 사이즈 축소가 가능해졌으며, ​일자형체인 구조가 아닌 DAG-AWTC 원장구조를 사용해 수초 내 거의 모든 요청을 처리할 수 있게 됐다"[3]
  - 주영현 테크니컬 디렉터

다이내믹 샤딩

로커스체인(Locus Chain)의 다이내믹샤딩

계산량 증가 및 노드부하감소: 로커스체인은 노드가 부담하는 네트워크 사용량[4]을 낮추고 네트워크 전체의 트랜잭션 처리량을 높이기 위해 다이내믹 샤딩을 도입한다고 한다.

샤딩이란 네트워크 혹은 블록을 샤드(shard) 단위로 작게 쪼개는 기술이다. 일반적인 샤딩은 통신 비율이 샤드 수에 비례해 증가하고 샤드 간 데이터 참조 및 검증이 어렵다는 단점이 있다. 또한 샤드마다 트랜잭션의 빈도, 노드의 수 등에서 차이가 날 경우 네트워크 안정성에 불균형이 발생할 수 있다. 로커스체인은 이런 문제를 해결하기 위해 네트워크 사용량을 샤드 수만큼 나누고 알고리즘으로 샤드간 균형을 유지하는 다이내믹 샤딩(Dynamic Sharding: 동적 샤딩)을 적용해 성능이 한쪽으로 치우치는 것을 방지하겠다는 계획이다. 로커스체인은 원장 구조가 어카운트 별(AWTC)로 되어 있기 때문에 샤드간 불균형이 일어났을 경우 계정 단위로 샤드를 재배치하여 샤드의 수와 사이즈, 밸리데이터 비율 등을 조절하는 것이 용이해 보인다. 다이내믹 샤딩을 적용하면 노드가 감당해야 하는 네트워크 사용량은 샤드 수만큼 줄어들고 네트워크 전체 TPS는 샤드 수만큼 증가하게 되는데, 여기에 추가적으로 원장을 쪼개는 스테이트 샤딩을 더해 스토리지 사용량 역시 샤드 수만큼 나눌 계획이라고 한다. 현재 다이내믹 샤딩 기술은 구현 개발이 진행중으로 2019년 3분기내 개발완료 목표라고 한다.

양자내성 암호서명

암호학적 미래대비성: 블록체인 프로젝트에 큰 위협이 되는 것 중 하나가 바로 양자컴퓨터의 등장이다. 양자컴퓨터 시대가 도래하면 현재 주류로 사용되고 있는 많은 서명 알고리즘이 무효화될 것으로 예상되고, 이에 전 세계 많은 암호학자들이 양자컴퓨터에 대비한 양자내성암호(PQC) 연구를 진행하고 있다. 다만 지금까지 발표된 양자내성암호는 현재의 비 양자내성 암호(non-PQC)에 비해 계산량과 데이터량이 막대하여, 개인용 PC나 모바일기기에서 처리하기에는 성능 부담이 있다. 그리고 양자내성암호는 아직 표준이 정착되지 않아 실제 사용했을 때 안전한가에 대한 수학적, 기술적 검증이 부족한 점이 있다.

로커스체인은 이러한 상황을 고려하여 서명 체계를 마스터 서명과 노멀 서명으로 이원화했다고 한다. 일반적인 트랜잭션에서는 현재의 암호체계를 적용한 노멀 서명과 이를 위한 키(페어)를 사용하고, 노멀키를 분실하거나 타인에게 노출되었을 때는 양자내성암호를 적용한 마스터 서명을 사용해 노멀키를 교체하는 방식이다. 마스터 서명은 꼭 필요한 경우 이외에는 사용하지 않기 때문에 양자내성암호의 데이터량 및 계산량 부담이 적다. 그리고 노멀 서명은 키 이외에 알고리즘 자체를 플러그인 방식으로 교환하는 것이 가능하다. 향후 양자컴퓨터가 상용화되거나 개인용PC로 양자내성암호 알고리즘을 처리 가능한 시대가 오면 로커스체인은 노멀 서명 자체를 양자내성 알고리즘으로 교체하는 것이 가능하다고 주장한다.

그리고 양자내성암호에 대한 안전성 자체도 아직 증명되지 않았으므로 마스터 서명은 당분간 양자내성암호와 기존의 암호시스템을 병렬로 사용한 하이브리드 체계로 운영한다는 계획이다. 향후 양자내성암호서명 알고리즘에 취약점이 발견되어도 현용 암호서명 알고리즘으로 커버가 가능하며, 나아가 문제가 없는 마스터 서명 알고리즘으로 넘어갈 수 있는 migration방식을 연구하고 있다고 한다.

데이터 위변조 검증 API

로커스체인 개발팀은, 블록체인 기술의 중요한 포인트는 데이터의 보관보다 제출된 데이터의 위변조와 정당성을 오픈된 환경에서 누구나 검증 가능하다는 점에 있다고 주장한다. 많은 블록체인 프로젝트에서 기존의 DBMS(Database Management System) 대신 블록체인 원장에 직접 데이터를 담으려는 노력을 하고 있으나, 로커스체인 개발팀의 주장은 블록체인 플랫폼이 기존 DBMS의 대량의 데이터 저장과 완전 무결한 트랜잭션 처리 기능을 대체하는 것은 어렵다는 입장이다. 대신, 로커스체인은 다른 DBMS등의 방법으로 저장된 데이터의 정당성과 위변조 여부를 먼 미래 시점에서도 효율적으로 검증 가능한 능력을 갖고 있다고 주장한다.

이러한 입장에서 로커스체인은, 사용 단체가 개별적으로 독자 블록체인 시스템을 구축하지 않아도, 로커스체인의 위변조 검증API를 통해 데이터의 위변조를 검증할 수 있도록 하는 플랫폼을 개발하였다고 2019년 7월 발표 하였다.

제휴

로커스체인은 블록체인의 실용화에 걸림돌이 되는 난제를 해결하여, 거의 모든 산업에 즉시 적용 가능하다라고 주장한다. 하지만, 실제 시스템 구축에 적용된 사례는 아직 없는 듯하고, 대개 사업협력 단계에 머물러 있는 것으로 보여진다.

전망

사람 사이의 직접 거래뿐만이 아니라 사람-디바이스, 디바이스-디바이스 간의 거래 비율이 기하급수적으로 늘어나는 미래에는 탈중앙화의 중요성이 수면 위로 떠오를 것이다. 미국 IT 시장조사 기업인 IDC(International Data Corporation)는 앞으로 연결될 IoT 디바이스의 수가 2025년까지 416억개이며 모든 디바이스가 만들어내고 소비하는 데이터 양이 79.4제타바이트(ZB)에 달할 것으로 전망했다. [5] 머신끼리 서로 수없이 주고받는 통신과 여기에서 파생되는 데이터를 처리하려면 해킹, 담합, 조작 등 범죄에 악용되거나 단일장애지점(single point of failure)이 발생할 가능성이 있는 현재의 중앙화된 서버-클라이언트 방식은 사용하기 어려워 보인다.

로커스체인의 주장대로 저용량 기기에서도 블록체인이 충분히 동작할 수 있도록 개발이 된다면, 블록체인 기술의 실용화에 도움이 될 것으로 전망된다.

동영상

각주

  1. 현재의 저속이 아닌 비자 카드의 최대 처리량이라고 하는 4K TPS(Transaction Per Second)에 이르는 실용적인 성능을 내는 블록체인을 가정하고, 트랜잭션을 한 번 전송하는 데 드는 용량이 0.5kB 정도라고 가정했을 때 노드가 감당해야 하는 원장 사이즈는 매일 약172GB 정도씩 늘어난다. (계산법: 0.5kB/Tx * 4kTx/sec * 3.6ksec/hour * 24hour/day = 172.8GB/day)
  2. 스큐드머클트리는 이진 머클트리와 링크드리스트의 복합체로서 머클트리의 데이터 검증 능력을 링크드리스트에 적용시킨 구조이다.
  3. 여용준 기자, <로커스체인, 플랫폼 기술 집약한 엔터프라이즈 메인넷 개발>, 《이뉴스투데이》, 2019-07-04
  4. 고속 블록체인의 초당 처리량을 4K TPS로 가정했을 때 노드가 감당해야 하는 네트워크 통신량은 초당 2MB(=0.5kB/Tx * 4kTx/sec )정도이다. 이는 일반 가정집에서 사용하는 네트워크 대역폭이 100Mbit/s라고 할 때 전체의 20%에 해당하는 수치이다. 이것은 언뜻 작은 수치로 보일 수 있지만 P2P 가십 프로토콜에서 통신을 주고받는 리피트(repeat)를 고려하면 초당 20MB 정도로 일반인이 가정집 PC로 노드에 참여하기에는 어렵다고 볼 수 있다.
  5. Michael Shirer, [The Growth in Connected IoT Devices Is Expected to Generate 79.4ZB of Data in 2025, According to a New IDC Forecast], IDC, 18 Jun 2019

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