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'''송병훈'''은 중간자의 개입 없이 누구나 쉽게 [[게임]]을 개발하고 즐길 수 있는 환경을 만들기 위한 암호화폐인 '''[[갭스]]'''(GAPS)를 만든 [[㈜플라이어스]]<!--플라이어스-->의 대표이사이다.
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'''송병훈'''은 [[집단지성]]을 기반으로 예측에 관한 논쟁을 통해 생성된 [[데이터]]를 [[인공지능]](AI)에 지속적으로 학습시켜 미래에 있을 이벤트에 대한 예측 서비스를 가능하게 하기 위한 암호화폐인 '''[[갭스]]'''(GAPS)를 만든 [[㈜플라이어스]]<!--플라이어스-->의 대표이사이다.
  
 
== 약력 ==
 
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== 주요 활동 ==
 
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=== 갭스 ===
 
=== 갭스 ===
[[갭스]](GAPS)는 [[중간자]]의 개입 없이 누구나 쉽게 [[게임]]을 개발하고 즐길 수 있는 환경을 만들기 위한 [[암호화폐]]이다. 갭스 플랫폼은 [[이더리움]] 기반 로컬체인 중 프라이빗 체인을 적용하여 [[위임지분증명]](DPoS) 방식의 합의 알고리즘을 채택함으로써 기존 [[작업증명]](PoW) 합의 알고리즘보다 빠른 블록생성 속도를 제공하며, 사용자에게 트랜잭션 수수료를 부과하지 않는 등 사용자의 편의를 극대화한다. 갭스 플랫폼은 참여자들의 자발적인 참여와 생태계의 선순환 구조를 확립하기 위해 갭토큰으로 보상을 한다. 게임유저들이 게임을 하면 할수록 인센티브를 더 많이 받을 수 있도록 [[채굴]]과 보상이라는 상호보완적인 구조를 마련했다. 예를 들어, 게임유저들이 게임을 때마다 게임 개발사들은 갭스 플랫폼으로부터 게임 로열티와 수익배분을 받을 수 있다. 게임 자체 외에도 아이템 거래에 대한 보상도 지원한다. 이외에도 게임 개발사들은 구매를 원하는 게임의 판권을 갭토큰으로 구매할 수 있으며 그때 마다 갭스 플랫폼으로부터 보상을 지급받을 수 있다. 갭스 플랫폼은 갭토큰의 가치를 지속적으로 유지하기 위해 다양한 비즈니스 모델을 준비하고 있다. 채굴 및 보상, 게임 산업용 SDK, 게임저작권 거래, 아이템 거래 등은 갭토큰 가치 유지에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 마중물이 될 것이다.<ref name="크립토플랙스">CryptoFlex, 〈[http://blog.naver.com/jeongju7608/221549308584 갭스(GAP)]〉, 《네이버 블로그》, 2019-05-29</ref> 갭스 플랫폼은 갭스 솔루션, [[이더리움]] [[블록체인]] [[인터페이스]], 갭스 플랫폼 코어 기술과 인프라 스트럭쳐를 통해 지속 가능한 갭토큰 가치 유지를 실현해 나갈 것이다.<ref name="백서">갭스 백서 - https://drive.google.com/file/d/1kZKKD4EImdCErklbsN8R5XJZX6-ehzqi/view</ref> {{자세히|갭스}}
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[[갭스]](GAPS)는 집단지성을 기반으로 예측에 관한 논쟁을 통해 생성된 [[데이터]]를 인공지능에 지속적으로 학습시켜 미래에 있을 이벤트에 대한 예측 서비스를 가능하게 하기 위한 플랫폼이다. 인공지능을 학습시키기 위한 예측에 관련된 데이터들은 집단지성의 논쟁을 통해서 얻어지며, 그 논쟁의 시작은 미래에 결정가능한 질문에 기초해야 한다. 생성자가 예측이 필요한 질문과 함께 논쟁을 위한 채널을 개설하면 그 질문은 논쟁을 위한 채널의 주제가 되며 채널 참여자들은 그 주제를 놓고 자신이 선택한 예측에 대한 의견들을 주장함으로써 서로 대립하게 된다. 그 과정에서 필요하다면 여러 번 주장을 함으로서 자신의 의견에 대한 책임과 보상을 강화할 수 있으며, 논리적으로 잘 쓰여진 의견에는 채널 참여자로부터 논리점수라는 일반 커뮤니티의 추천과 비슷한 것을 더해 받거나, 반대의 경우 감점도 당할 수 있다. 이렇게 얻은 각각의 점수는 나중 학습과정이 끝난 후에 보상과 책임에 영향을 미친다. 학습은 처음 채널개설 시 설정했던 특정시간이 지나 생성자에 의해 예측질문에 대한 결과 공지가 이루어지고 서로 합의과정이 끝났을 때 완료되며, 결과 공지과정에서 채널 참여자중에 공지결과에 이의가 존재한다면 채널참여자의 투표를 통한 조정이 가능하다.
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현존하는 대부분의 온라인 커뮤니티는 [[익명성]]을 바탕으로 운영되어지고 있다. 이와 같은 점은 분명 장점도 존재하지만, 문제점 또한 크다 할 수 있다. 특히 익명성에 따른 자신의 의견에 대한 무책임에 그 원인이 크다고 할 수 있다. 또한 책임 없는 발언은 데이터로서의 가치가 전혀 없다고 볼 수 있다. 이에 갭스 플랫폼은 모든 참여자의 논쟁과 질문에 그에 따른 책임과 보상을 통해서 이 문제들을 해결한다. 갭스플랫폼 내에서의 책임과 보상은 인공지능의 학습에 대한 성공과 실패에 연관되어 있으며, 이 모든 과정은 [[탈중앙화]]된 플랫폼 상에서 실행되는 [[스마트 계약]]을 통해 완전하게 자동화되어 처리 및 실행되어진다. 결국 중간에 어떠한 개입이나, 결과의 조작 등이 원천적으로 불가능 하다. 이러한 다양한 특징들 중에서도 다른 예측 플랫폼과 가장 차별되는 점은 단순히 해당사건이 일어날 가능성만을 가늠할 수 있는 것이 아닌 그 일이 발생할 수 있는 여러 이유까지도 집단지성을 통해 미리 알 수 있고, 그 내용들 모두를 인공지능에게 학습시켜 더욱 정확한 미례예측이 가능하게 하는 선순환 구조에 있다. 요약하자면 갭스 플랫폼이란 집단지성의 논쟁들을 통해 인공지능을 점차로 학습시키며 일정 수준이상으로 학습되어진 인공지능의 예측을 필요한 참여자들에게 서비스로 제공하려는 시스템이다. {{자세히|갭스}}
  
 
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2019년 9월 27일 (금) 21:00 판

갭스(GAPS)

송병훈집단지성을 기반으로 예측에 관한 논쟁을 통해 생성된 데이터인공지능(AI)에 지속적으로 학습시켜 미래에 있을 이벤트에 대한 예측 서비스를 가능하게 하기 위한 암호화폐인 갭스(GAPS)를 만든 ㈜플라이어스의 대표이사이다.

약력

  • 경기대학교 산업디자인학과
  • 전) 경우AMC 대표
  • 현) 플라이어스 대표이사

주요 활동

갭스

갭스(GAPS)는 집단지성을 기반으로 예측에 관한 논쟁을 통해 생성된 데이터를 인공지능에 지속적으로 학습시켜 미래에 있을 이벤트에 대한 예측 서비스를 가능하게 하기 위한 플랫폼이다. 인공지능을 학습시키기 위한 예측에 관련된 데이터들은 집단지성의 논쟁을 통해서 얻어지며, 그 논쟁의 시작은 미래에 결정가능한 질문에 기초해야 한다. 생성자가 예측이 필요한 질문과 함께 논쟁을 위한 채널을 개설하면 그 질문은 논쟁을 위한 채널의 주제가 되며 채널 참여자들은 그 주제를 놓고 자신이 선택한 예측에 대한 의견들을 주장함으로써 서로 대립하게 된다. 그 과정에서 필요하다면 여러 번 주장을 함으로서 자신의 의견에 대한 책임과 보상을 강화할 수 있으며, 논리적으로 잘 쓰여진 의견에는 채널 참여자로부터 논리점수라는 일반 커뮤니티의 추천과 비슷한 것을 더해 받거나, 반대의 경우 감점도 당할 수 있다. 이렇게 얻은 각각의 점수는 나중 학습과정이 끝난 후에 보상과 책임에 영향을 미친다. 학습은 처음 채널개설 시 설정했던 특정시간이 지나 생성자에 의해 예측질문에 대한 결과 공지가 이루어지고 서로 합의과정이 끝났을 때 완료되며, 결과 공지과정에서 채널 참여자중에 공지결과에 이의가 존재한다면 채널참여자의 투표를 통한 조정이 가능하다.

현존하는 대부분의 온라인 커뮤니티는 익명성을 바탕으로 운영되어지고 있다. 이와 같은 점은 분명 장점도 존재하지만, 문제점 또한 크다 할 수 있다. 특히 익명성에 따른 자신의 의견에 대한 무책임에 그 원인이 크다고 할 수 있다. 또한 책임 없는 발언은 데이터로서의 가치가 전혀 없다고 볼 수 있다. 이에 갭스 플랫폼은 모든 참여자의 논쟁과 질문에 그에 따른 책임과 보상을 통해서 이 문제들을 해결한다. 갭스플랫폼 내에서의 책임과 보상은 인공지능의 학습에 대한 성공과 실패에 연관되어 있으며, 이 모든 과정은 탈중앙화된 플랫폼 상에서 실행되는 스마트 계약을 통해 완전하게 자동화되어 처리 및 실행되어진다. 결국 중간에 어떠한 개입이나, 결과의 조작 등이 원천적으로 불가능 하다. 이러한 다양한 특징들 중에서도 다른 예측 플랫폼과 가장 차별되는 점은 단순히 해당사건이 일어날 가능성만을 가늠할 수 있는 것이 아닌 그 일이 발생할 수 있는 여러 이유까지도 집단지성을 통해 미리 알 수 있고, 그 내용들 모두를 인공지능에게 학습시켜 더욱 정확한 미례예측이 가능하게 하는 선순환 구조에 있다. 요약하자면 갭스 플랫폼이란 집단지성의 논쟁들을 통해 인공지능을 점차로 학습시키며 일정 수준이상으로 학습되어진 인공지능의 예측을 필요한 참여자들에게 서비스로 제공하려는 시스템이다. 가기.png 갭스에 대해 자세히 보기

각주

참고자료

같이 보기


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