#온톨로지 | Explore Tumblr posts and blogs

livlovlun · 4 years ago

Text

인공지능 1 스튜어트 러셀 피터 노빅

PART I 인공지능 CHAPTER 1 소개3 1.1 인공지능이란 무엇인가?·············································································· 4 1.2 인공지능의 기반 학문 ··············································································· 10 1.3 인공지능의 역사 ························································································ 25 1.4 인공지능의 현황 ························································································ 38 1.5 인공지능의 위험과 혜택 ············································································ 43 요약 ······································································································ 47 참고문헌 및 역사적 참고사항 ····························································· 49 CHAPTER 2 지능적 에이전트51 2.1 에이전트와 환경 ························································································ 52 2.2 좋은 행동: 합리성 개념 ············································································ 55 2.3 환경의 본성 ······························································································· 59 2.4 에이전트의 구조 ························································································ 65 요약 ······································································································ 81 참고문헌 및 역사적 참고사항 ····························································· 82 PART II 문제 해결 CHAPTER 3 검색을 통한 문제 해결87 3.1 문제 해결 에이전트 ··················································································· 88 3.2 문제의 예 ··································································································· 92 3.3 검색 알고리즘들 ························································································ 97 3.4 정보 없는 검색 전략 ··············································································· 104 3.5 정보 있는 검색(발견적 검색) 전략들 ····················································· 114 3.6 발견적 함수 ······························································································ 130 요약 ···································································································· 140 참고문헌 및 역사적 참고사항 ··························································· 141 CHAPTER 4 복잡한 환경의 검색147 4.1 국소 검색과 최적화 문제 ········································································ 147 4.2 연속 공간의 국소 검색 ············································································ 157 4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색 ·························································· 161 4.4 부분 관측 가능 환경의 검색 ··································································· 167 4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경 ························································ 177 요약 ···································································································· 185 참고문헌 및 역사적 참고사항 ··························································· 186 CHAPTER 5 대립 검색과 게임191 5.1 게임 이론 ································································································· 191 5.2 게임의 최적 결정 ····················································································· 194 5.3 발견적 알파베타 트리 검색 ····································································· 203 5.4 몬테카를로 트리 검색 ·············································································· 210 5.5 확률적 게임 ······························································································ 214 5.6 부분 관측 가능 게임 ··············································································· 218 5.7 게임 검색 알고리즘들의 한계 ································································· 224 요약 ···································································································· 226 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 227 CHAPTER 6 제약 충족 문제235 6.1 제약 충족 문제의 정의 ············································································ 236 6.2 제약 전파: CSP의 추론 ·········································································· 242 6.3 CSP를 위한 역추적 검색 ······································································· 250 6.4 CSP를 위한 국소 검색 ··········································································· 257 6.5 문제의 구조 ······························································································ 259 요약 ···································································································· 265 참고문헌 및 역사적 참고사항 ··························································· 266 PART III 지식, 추론, 계획 수립 CHAPTER 7 논리적 에이전트273 7.1 지식 기반 에이전트 ················································································· 274 7.2 웜퍼스 세계 ······························································································ 276 7.3 논리 ·········································································································· 280 7.4 명제 논리: 아주 간단한 논리 ································································· 284 7.5 명제 정리 증명 ························································································ 291 7.6 효과적인 명제 모형 점검 ········································································ 304 7.7 명제 논리에 기초한 에이전트 ································································· 310 요약 ···································································································· 322 참고문헌 및 역사적 참고사항 ··························································· 323 CHAPTER 8 1차 논리327 8.1 표현의 재고찰 ·························································································· 327 8.2 1차 논리의 구문과 의미론 ······································································· 333 8.3 1차 논리의 활용 ······················································································· 346 8.4 1차 논리의 지식 공학 ·············································································· 354 요약 ···································································································· 361 참고문헌 및 역사적 참고사항 ··························································· 362 CHAPTER 9 1차 논리의 추론365 9.1 명제 추론 대 1차 추론 ············································································ 365 9.2 단일화와 1차 추론 ··················································································· 368 9.3 순방향 연쇄 ······························································································ 374 9.4 역방향 연쇄 ······························································································ 382 9.5 분해 ·········································································································· 389 요약 ···································································································· 403 참고문헌 및 역사적 참고사항 ··························································· 404 CHAPTER 10 지식 표현409 10.1 온톨로지 공학 ························································································ 410 10.2 범주와 객체 ···························································································· 413 10.3 사건 ········································································································ 420 10.4 정신적 객체와 양상 논리 ······································································ 425 10.5 범주 추론 시스템 ··················································································· 429 10.6 기본 정보를 이용한 추론 ······································································ 434 요약 ·································································································· 440 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 441 CHAPTER 11 자동 계획 수립449 11.1 고전적 계획 수립의 정의 ······································································ 450 11.2 고전적 계획 수립을 위한 알고리즘들 ··················································· 455 11.3 계획 수립을 위한 발견적 함수 ····························································· 460 11.4 위계적 계획 수립 ··················································································· 465 11.5 비결정론적 정의역에서의 계획 수립과 실행 ········································ 476 11.6 시간, 일정, 자원 ···················································································· 488 11.7 계획 수립 접근방식들의 분석 ······························································· 493 요약 ·································································································· 494 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 495 PART IV 불확실한 지식과 추론 CHAPTER 12 불확실성의 정량화505 12.1 불확실성하에서의 행동 ·········································································· 505 12.2 기본적인 확률 표기법 ············································································ 510 12.3 완전 결합 분포를 이용한 추론 ····························································· 518 12.4 독립성 ····································································································· 522 12.5 베이즈 규칙과 그 용법 ·········································································· 523 12.6 단순 베이즈 모형 ··················································································· 528 12.7 웜퍼스 세계의 재고찰 ············································································ 530 요약 ·································································································· 534 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 535 CHAPTER 13 확률적 추론539 13.1 불확실한 문제 영역의 지식 표현 ·························································· 539 13.2 베이즈망의 의미론 ················································································· 542 13.3 베이즈망의 정확 추론 ············································································ 558 13.4 베이즈망의 근사 추론 ············································································ 568 13.5 인과망 ····································································································· 585 요약 ·································································································· 591 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 591 CHAPTER 14 시간에 따른 확률적 추론599 14.1 시간과 불확실성 ····················································································· 600 14.2 시간적 모형의 추론 ··············································································· 605 14.3 은닉 마르코프 모형 ··············································································· 615 14.4 칼만 필터 ······························································································· 622 14.5 동적 베이즈망 ························································································ 630 요약 ·································································································· 643 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 644 CHAPTER 15 확률적 프로그래밍647 15.1 관계 확률 모형 ······················································································ 648 15.2 열린 모집단 확률 모형 ·········································································· 656 15.3 복잡한 세계의 추적 ··············································································· 665 15.4 확률 모형으로서의 프로그램 ································································· 670 요약 ·································································································· 676 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 676 CHAPTER 16 간단한 의사결정683 16.1 불확실성하에서의 믿음과 욕구의 결합 ················································· 684 16.2 효용이론의 기초 ····················································································· 685 16.3 효용 함수 ······························································································· 689 16.4 다중 특성 효용 함수 ············································································· 699 16.5 의사결정망 ······························································································ 705 16.6 정보의 가치 ···························································································· 708 16.7 미지의 선호도 ························································································ 716 요약 ·································································································· 720 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 721 CHAPTER 17 복잡한 의사결정727 17.1 순차적 의사결정 문제 ············································································ 727 17.2 MDP를 위한 알고리즘들 ······································································· 740 17.3 강도 문제 ······························································································· 750 17.4 부분 관측 가능 MDP ············································································ 759 17.5 POMDP를 푸는 알고리즘 ····································································· 762 요약 ·································································································· 768 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 769 CHAPTER 18 다중 에이전트 의사결정775 18.1 다중 에이전트 환경의 특징 ··································································· 775 18.2 비협력 게임 이론 ··················································································· 783 18.3 협력 게임 이론 ······················································································ 809 18.4 집합적 의사결정 ····················································································· 818 요약 ·································································································· 835 참고문헌 및 역사적 참고사항 ························································· 836 찾아보기 ·················································· 843

1 note · View note

livlovlun119 · 2 years ago

Text

이언eon(누대 지질시대를 헤아리는 가장 큰 단위) 하데스이언 시생이언 원생이언 현생이언(고생대 중생대 신생대)

레종 데르트 존재의 이유 온톨로지 존재론

레슬리 그로브스 1942 맨해튼 프로젝트 총책임자(이해력 없는 능력)

0 notes

mydatakorea · 5 years ago

Text

(원문 출처)

https://mydata.org/declaration/korean/

KOREAN

우리는 기업가, 활동가, 학자, 상장 기업, 공공 기관 또는 개발자들로서 지난 몇 년간 우리가 하는 일에 대해 MyData, Self Data, VRM (Vendor Relationship Management), Internet of Me, PIMS (Personal Information Management Services) 등 다른 단어들을 사용해 왔지만 목표는 하나였습니다. 우리의 목표는 개인데이터에 대한 결정권을 당사자에게 돌려줌으로써 그들과 그들이 속한 사회가 지식을 발전시키고, 더 정보에 입각한 의사결정을 내리고, 개인과 조직간, 그리고 개인 상호간에 보다 더 주도적이고 효율적으로 소통하도록 돕는 것입니다

최근 몇 년 동안, 우리는 네트워크를 구축해 왔습니다. 네트워크 참여자들은 경험을 공유하고, 공통 프로젝트를 개발하고, MyData 컨퍼런스에 참여함으로써, 개인데이터의 인간(사람) 중심적 활용을 위해 다 같이 노력하고 있습니다

지금이 우리가 ��동안 해 오던 작업을 세상에 알려 이 일이 개인, 사회 그리고 경제에 미치는 잠재적 영향을 입증해야 할 때입니다. 그리고 우리가 추구하는 가치를 공개적으로 선언하고 주장하여 이를 공유하는 사람들에게 그 가치에 따라 행동하도록 요구할 때 입니다. 개인데이터의 패러다임을 변혁하는 일에 우리와 함께 동참해 주십시오. MyData 운동을 펼쳐나가는 일에 동참해 주십시오.

MYDATA 원칙 선언

사회에서 개인데이터에 대한 중요성이 계속 확대됨에 따라 개인이 자신의 개인데이터를 알고 통제할 뿐만 아니라 이러한 데이터에서 개인적 지식을 얻고, 발생한 이익에서는 자신의 몫을 주장할 수 있도록 하는 것이 점점 더 시급해 지고 있습니다.

오늘날, 힘의 균형은 개인데이터를 수집, 거래하고, 개인데이터 기반 의사 결정 권한을 가진 조직에 크게 기울어져 있습니다. 반면, 개인은 열심히 노력한다면 자신의 데이터에 대한 일부 통제권을 얻을 수 있다는 희망을 가질 뿐입니다. 우리가 이 선언에서 제시 한 변화와 원칙은 균형을 복원하고 인간중심의 개인데이터 비전으로 나아가는 것을 목표로 합니다. 우리는 이 변화와 원칙이 공정하고 지속 가능하며 번영하는 디지털 사회를 위한 전제조건이라 믿습니다. 디지털 사회의 기반은 다음과 같습니다.

신뢰와 확신, 이는 개인과 개인, 개인과 조직 간 균형 있고 공정한 관계에서 형성됨;

자기결정권, 이는 개인데이터의 가치를 개인과 공유하기 위한 법적 보호 및 선제적 조치를 통해 확보됨;

개인데이터에 대한 공동의 이익을 조직, 개인, 사회와 공평하게 나눔으로써 그 이익을 극대화하는 것

1. MYDATA 의 변혁: 무엇을 바꾸려 하는가

우리의 최우선 목표는 개인의 데이터를 자신의 목적에 맞게 사용하고 자신이 선택한 조건에 따라 안전하게 공유할 권한을 개인에게 부여하는 것입니다. 우리는 이와 같은 인간중심적 접근 방식을 우리의 서비스에 적용하고 실천할 것이며, 다른 이들도 이와 같이 할 수 있도록 도구를 개발하고 지식을 공유할 것입니다.

1.1.

형식적인 권리를 실행 가능한 권리로

많은 국가에서 개인은 수십 년 동안 법적인 정보 보호를 누려왔지만 그들의 권리는 잘 알려지지 않고 시행하기 어려우며 보통은 기업의 관행에 가려 거의 형식적으로만 유지되어 왔습니다. 우리는 진정한 투명성과 정확한 이해에 기반을 둔 동의가 사람과 조직이 소통할 때 적용할 새로운 기준이 되길 원합니다. 우리는 접근과 보상, 이동성, 그리고 잊혀질 권리를 ‘원 클릭 권리’로 만들고자 합니다. “원클릭 권리”는 우리가 현재 사용 중이고 또 향후 사용할 최고의 온라인 서비스 만큼 사용하기 간단하고 효율적인 권리라는 의미입니다..

1.2.

데이터 보호부터 자기결정권 보장까지

데이터 보호와 기업 윤리에 대한 법과 규정은 조직이 개인데이터를 오남용 하는 것으로 부터 개인을 보호하도록 마련되었습니다. 개인을 보호하는 법과 규정들은 여전히 필요하지만 조직이 보유한 개인데이터를 개인이 사용하는데 있어서 자기 결정권도 부여 받는 상황으로 바꾸고자 합니다. 이러한 활용의 예로는 행정 서류 업무의 간소화, 자기 자신에 대한 더 깊은 이해를 위한 다양한 출처의 데이터 처리, 개인화된 인공지능 비서, 자신의 정보에 기반을 둔 의사 결정, 개인이 지정한 조건에 따른 데이터 공유와 같은 것들이 있습니다.

1.3.

폐쇄형 생태계에서 개방형 생태계로

오늘날의 데이터 경제는 네트워크 효과를 만듭니다. 이 네트워크 효과는 대 규모로 개인데이터 수집과 처리가 가능한 몇몇 플랫폼들이 누리고 있습니다. 이 플랫폼들이 시장을 잠식하여 경쟁 업체들뿐만이 아니라 대다수의 사업체들이 그들의 고객에게 직접적으로 다가갈 기회를 잃게 되었습니다. 우리는 개인들이 자신의 데이터에 발생하는 상황들을 통제하게 함으로써, 개인들이 자유롭게 결정하고, 전 세계 어디서나 막힘이 없는, 진정으로 자유로운 데이터의 흐름을 만들고자 합니다. 그렇게 함으로써 디지털 경제에서의 균형, 공정함, 다양성, 경쟁을 이끌고자 합니다.

2. MYDATA 에서의 역할: 누가 무엇을 하는가

참고: ‘역할’은 ‘참여자(Actor)’와 다릅니다. 개인이나 조직은 한 번에 1개 이상의 역할을 해낼 수 있습니다

개인(당사자)

개인은 자기 자신의 목적을 위해 자신의 데이터 사용을 관리하고, 다른 사람, 서비스 또는 조직과 관계를 유지하는 사람입니다.

데이터 보유기관(데이터 소스)

데이터 보유기관은 (개인을 포함하여) 다른 역할들이 접근하여 사용하고자 하는 개인데이터를 수집하고 처리합니다.

데이터 활용기관(데이터 활용 서비스)

데이터 활용기관은 여러 데이터 보유기관으로 부터 개인데이터를 가져와 활용하는 권한을 부여 받을 수 있습니다.

개인데이터 운영기관

개인은 개인데이터 운영기관을 통해 자신의 데이터에 안전하게 접근, 관리, 사용할 수 있으며 데이터 보유기관과 데이터 활용기관 사이에서 이루어지는 개인데이터 흐름을 통제할 수 있습니다. 개인은 자기 자신의 개인데이터 운영기관이 될 수도 있습니다. 다른 경우는, 운영기관이 데이터 자체를 사용하지 않고 생태계 내 역할들을 서로 연결해 주고 안전하게 데이터가 공유되도록 합니다.

3. MYDATA 원칙 : 우리의 달성 목표

개인데이터의 인간중심적 접근 방식에 필요한 변화를 이끌어내기 위해 우리는 다음의 원칙들을 선언하고 주창합니다.

3.1

개인데이터의 인간중심적 통제

개인은 온/오프라인 모두에서 개인 생활을 관리할 수 있는 권한과 수단을 부여 받아야 합니다. 누가 자신의 데이터에 접근하며 그 데이터가 어떻게 사용되고 공유되는지를 이해하고 효과적으로 통제할 수 있는 실질적인 도구와 방법이 제공 되어져야 합니다.

3.2

개인데이터의 구심점으로서의 개인

개인데이터가 다양해지면서 발생되는 가치가 큰 폭으로 상승하지만 사생활 침해에 대한 위협 또한 비례하여 커집니다. 이러한 상황은 개인이 개인데이터의 상호 참조 가 일어나는 ‘허브’가 ��다면 해결될 수 있습니다우리는 사생활 보호, 데이터 보안, 그리고 개인정보 처리 최소화(data minimisation)가 응용프로그램 설계의 표준 지침이 되길 원합니다. 우리는 조직이 개인 보호 정책과 이를 활성화하는 방법을 개인에게 알려주길 원합니다. 우리는 개인이 자신의 데이터가 왜, 어떻게, 얼마나 오래 사용되는지 명확히 이해한다는 전제 하에 데이터 공유에 대한 동의를 제공, 거부 또는 철회하는 권한을 부여 받길 원합니다. 궁극적으로 우리는 개인데이터 사용에 대한 이용 약관이 개인과 조직 사이에서 공정하게 거래되기를 희망합니다.

우리는 개인이 자신의 데이터를 360도 각도에서 바라보며 그 데이터의 ‘구심점’ 으로서의 역할을 하도록 함으로써, 사생활을 침해하거나 현재 유통되고 있는 ��인데이터의 양을 늘리지 않고도 깊은 개인화를 제공하고 새로운 데이터 기반 지식을 창출할 수 있는 차세대 도구와 서비스를 구현하고자 합니다.

3.3

개인에게 권한 부여

데이터 기반 사회에서는, 여느 사회와 마찬가지로, 개인을 단순히 서비스나 응용프로그램의 고객 혹은 사용자로 여겨서는 안 됩니다. 그들은 자기 자신의 목표를 설정하고 추구할 수 있는 자유롭고 자율적인 행위자 로 인식되어야 합니다. 그들은 행동권과 주도권을 가져야 합니다.

우리는 개인이 자신이 원하는 방식으로 자신의 개인데이터를 안전하게 관리할 수 있기를 원합니다. 우리는 개인이 자신의 개인데이터를 유용한 정보와 지식으로 전환하고 개인데이터를 기반으로 자율적으로 의사 결정 할 수 있는 도구와 기술, 그리고 지원을 받도록 돕고자 합니다. 우리는 이러한 것들이 공정하고 유익한 데이터 기반 관계를 형성하는 전제조건이라 믿습니다.

3.4

데이터 이동권 : 접근 및 재사용

개인데이터의 이동권은 개인이 그들 자신의 목적이나 다른 서비스를 위해 자신의 데이터를 획득하고 재사용하는 것을 허용하는 것입니다. 개인데이터 이동권은 폐쇄된 사일로(silo)에서의 데이터를 재사용이 가능한 자원으로서의 데이터로 변화를 이끄는 열쇠입니다. 그런데, 데이터 이동권은 단순한 법적 권리로서만 존재하면 안 되며 실질적인 수단과 결합해야 합니다.

우리는 자신의 개인 장치로 다운로드도 하고 다른 서비스로 전송도 하게 하여 개인이 자신의 개인데이터를 효과적으로 이동시키는 권한을 부여하고자 합니다. 우리는 데이터 보유기관이 이러한 데이터를 구조적이고 일반적으로 사용되고 기계가 읽을 수 있는 형식으로 안전하고 쉽게 활용 될 수 있도록 만드는 것을 돕고자 합니다. 이는 개인데이터의 가공으로 인해 발생할 수 있는 몇몇 예외 상황을 제외하고, 데이터 수집의 법적 근거(계약, 동의, 정당한 이익 등) 에 관계없이 모든 개인데이터에 적용됩니다.

3.5

투명성과 책임

개인데이터를 사용하는 조직은 그 데이터로 무엇을 하고 왜 하는지 공지해야 하며 공지한 것을 지켜야 합니다. 그들은, 개인데이터를 보유하고 사용함으로써 발생한 의도된 결과뿐 아니라 보안사고 등 의도하지 않은 결과에도 책임을 져야 하며 개인은 이러한 책임에 대해 그들을 소환할 수 있어야 합니다.

우리는 프라이버시 조건 및 정책이 현실을 반영하길 원합니다. 그래서 사람들이 사전에 충분한 이해를 기반으로 서비스를 선택 하고 데이터가 활용되는 동안, 그리고 활용 후에도 자신의 데이터의 활용 상황을 확인할 수 있길 원합니다. 우리는 개인이 자신의 데이터에 기반을 둔 결정이 어떻게 그리고 무슨 근거로 내려지는지 알기를 원합니다. 우리는 개인이 자신의 데이터에 어떤 일이 일어나는지 알고, 통제하며, 발생 가능한 ��제에 대해 경고하고, 알고리즘 기반 결정에도 이의를 제기 할 수 있는, 사용하기 쉽고 안전한 채널을 만들고자 합니다.

3.6

상호 운용성

상호 운용의 목적은 데이터 잠금(lock-in) 가능성을 제거함과 동시에 데이터 보유기관에서 데이터 활용기관으로 데이터가 이동할 때 생기는 마찰을 줄이는 데 있습니다. 상호운용성은 업무관행의 일반화 및 기술 표준화 를 통해 달성될 수 있으므로 이에 대한 지속적인 노력이 필요합니다.

개방형 생태계의 긍정적인 효과를 극대화하기 위해, 우리는 데이터, 오픈API, 프로토콜, 응용 프로그램 및 인프라의 상호 운용성을 위해 지속적으로 노력할 것입니다. 그렇게 함으로써 모든 개인데이터는 사용자의 통제력이 유지되면서 **이동 및 재사용**이 가능해 질 것입니다. 우리는 일반적인 표준, 온톨로지, 라이브러리 및 스키마를 기반으로 구축할 것이며 필요한 경우 새로운 기준의 개발을 도울 것입니다.

4. 향후 과제 : 가장 먼저 해야 할 일

개인 및 / 또는 조직으로서 선언에 서명하십시오. 이 선언문은 미래 시제로 작성되어 있습니다. 만약 여러분의 조직이 향후 이 방향으로 나아가고자 한다면 서명 하시기를 바랍니다.

선언문에 대해 조언해주십시오. 이 선언문은 여러분의 의견과 실제 경험에 따라 시간이 지날수록 발전할 것입니다. 6개월 후 1차 검토가 이루어질 예정입니다.

여러분의 프로젝트와 계획을 수립하는데 이 선언문을 이용하십시오. 여러분의 신뢰 프레임워크 또는 서비스 규약을 이 선언문을 기초로 하십시오. 고객이나 동업자, 이해당사자 등을 설득하고 납득시키는 데 이 선언문을 사용하십시오.

참고 자료

본 원칙 선언문은 다양한 자료로부터 영감을 받아 작성되었으며, 가장 핵심적인 출처들은 다음과 같습니다.

Die MyData Principles (Open Knowledge Finland)

Die MesInfos Self Data Charter (Fing)

Die Project VRM Principles (Project VRM)

Die ODI data sharing principles (Open Data Institute)

Die Personal Data Ecosystem Roles & Definitions (PDEC)

For the translation we thank Christopher Lee, Soyoung Jung and Yoona Park from 2eConsulting.

If you wish to sign the declaration, please do it here. If you decide not to sign it, we’d love to hear why! All comments are welcome here.

0 notes

theissuecollector · 6 years ago

Photo

[현장] 中 퍼블릭 블록체인 온톨로지, 한국 시장 집중 https://ift.tt/2ZCbNHB

#A Feel Appeal

0 notes

minramin-blog · 6 years ago

Photo

1. 브라이언 켈리 "비트코인 ETF, 2019년에 승인되지 않을 것"

CNBC의 암호화폐 분석가인 브라이언 켈리가 2019년 암호화폐 시장에 대한 예측으로 화폐 가치에 더욱 집중하는 양상과 함께 비트코인 ETF 승인이 이뤄지지 않을 것이란 의견을 밝혔다.

스위스에서 열린 크립토 파이낸스 컨퍼런스에 참여한 브라이언 켈리는 암호화폐 시장의 미래를 예측하는 질문에 2019년이 2018년보다 더 나을 것이란 견해를 밝혔다.

그는 "현재 암호화폐 시장의 하락세는 거의 끝나가고 있는 추세지만, 다시 한번 하락장이 올 수도 있다. 하지만 크게 놀랄 것은 없다"라고 말했다.

그는 이어 2019년 암호화폐 시장에 대해 "2019년은 비트코인(BTC), 라이트코인(LTC) 등 암호화폐 자체가 가진 가치에 대해 더 집중하는 한 해가 될 것이다. 현재 암호화폐 시장도 다양한 지정학적 긴장상태를 조성하고 있다. 많은 이들이 오랜 시간 고정자금으로 사용한 금 대신 비트코인을 대안으로 사용하고 있으며, 환율 변동성 등을 고려해 암호화폐를 보유 및 사용하는 경우를 점점 많이 목격하고 있다"라고 말했다.

특히 그는 비트코인이 더 많은 주류 투자자들에게 인정받는 자산이 될 것임을 밝히기도 했다.

한편, 침체기인 암호화폐 시장의 구원을 알리는 신호탄으로 해석되어 많은 투자자들의 관심을 받고 있는 암호화폐 상장지수펀드(ETF) 승인 여부에 관해 켈리는 2019년 이뤄지지 않을 것이란 의견을 밝혔다.

그는 미국 증권거래위원회(SEC)가 ETF를 승인하기에는 지금껏 연기를 지속적으로 반복해온 주요 이유들처럼 해결해야 할 수많은 문제들이 존재하며, 이에 따라 당국은 쉽사리 태도를 가까운 시일 내로 바꾸지는 않을 것이란 전망을 했다.

그는 "비트코인 선물 시장이 충분히 성숙하지 않았다. 적어도 비트코인 ETF가 승인되려면 1년은 걸릴 것"이라는 코멘트를 남겼다.

켈리는 이어 새로운 금융 위기에 따른 침체기가 오수도 있지만, 이런 침체기는 과거의 위기상황과는 다를 것이며, 이런 위기 속에서 암호화폐는 법정화폐에 대한 실질적인 대안이 될 기회를 잡을 것이란 의견을 밝히기도 했다.

2. 후오비 파생상품 거래소, 누적 거래액 200억불 돌파

암호화폐 거래소 후오비의 파생상품 거래소 플랫폼 후오비 DM의 누적 거래금액이 베타버전 테스트를 마치고 본 가동에 들어간 지 한달 만인 1월 12일 기준 미화 200억 불을 넘어섰다.

후오비는 지난 해 11월 21일 시작한 베타버전 테스트를 마치고 같은 해 12월 10일 후오비 글로벌 플랫폼과 통합하여 거래 첫 24시간 동안 미화 1억9500 불의 거래금액을 기록했다.

이후 12월 25일 크리스마스에 하루 24시간 거래금액이 처음으로 10억 불을 기록하는 폭발적인 성장을 기록하다 12

이후 불과 15일 만에 누적 거래금액이 2배나 늘어나게 된 것이다.

리비오 웽 (Livio Weng) 후오비 글로벌 CEO는 “암호 화폐 시장이 침체기에 빠져 있는 가운데 (후오비 DM이) 폭발적인 성장을 기록하게 되어 고무적이다”고 말했다.

후오비는 최근 후오비 일본 거래소의 영업을 재개하는 등 활발한 행보를 보이고 있다. 후오비 일본은 일본 금융청(FSA)의 승인을 받은 17개 일본 암호화폐거래소 중 하나이다. 후오비는 일본 암호화폐 시장의 빠른 성장세를 내다보고 지난 해 트레이드를 인수하여 일본 진출을 위한 전초기지를 마련했다.

3. 동전교환기를 통한 암호화폐 구매 서비스 시작돼

동전교환기를 통한 암호화폐 구매 서비스가 시작되어 암호화폐 구매에 대한 접근성이 한층 더 가까워지게 되었다.

암호금융 및 블록체인 벤처 코인미 (Coinme)가 미국 동전교환기 업체 “코인스타”와 파트너십 체결을 밝혔다.

이번 파트너십을 통해 미국 캘리포니아, 텍사스, 워싱턴 주 지역의 일부 세이프웨이 및 알버슨 매장에 설치된 코인스타 동전교환기에서 코인미가 제공하는 비트코인 구매 서비스를 활용할 수 있게 되었으며, 향후 미국 전역으로 서비스를 확대해 나갈 예정이다.

코인스타는 현재 세계 9개국에서 20,000여 기에 달하는 동전교환기를 운영하고 있는 업체이다. 이에 따라 이번 계약은 암호화폐 ATM 네트워크의 획기적인 확장에 중요한 계기가 될 것으로 해석되고 있다.

코인미는 미국 최초의 등록 비트코인 ATM업체로, 매달 수백만 불의 거래를 처리하고 있다.

특히 글로벌 암호ATM망과 함께 수직 통합된 디지털 지갑, 개인 및 기관을 위한 프라이빗 클라이언트 서비스를 제공에 특화되어 있는 기업이다.

이번 양사 간 협약을 통해 고객들은 '코인스타 동전교환기 내 '구매' 버튼 클릭 및 전화번호 입력', '기계 내 지폐 투입부에 현금 입력', '암호화폐 교환 바우처 수령', ' www.coinme.com/redeem을 통한 암호화폐 수령', 4단계를 통해 암호화폐 구매가 가능해졌다.

코인미의 설립자인 닐 버퀴스트 (Neil Bergquist) CEO는 “코인스타와의 협업을 통해 소비자들에게 일상생활 가운데 가장 간편하게 비트코인을 구매할 수 있는 서비스를 제공하게 되었다. 이제 동네 슈퍼마켓에 설치된 코인스타 동전교환기에서도 비트코인을 살 수 있게 되었으며, 이를 통해 새로운 암호화폐 경제에 참여할 수 있는 길이 더 넓게 열린 셈이다"라며 계약 소감을 밝혔다.

코인스타 CEO 짐 개허리티 (Jim Gaherity)는 이번 계약을 "코인스타는 동전교환기를 사용하는 고객에게 더 큰 편익을 제공하고자 늘 노력하고 있으며, 코인미의 혁신적인 매커니즘과 코인스타의 유연한 플랫폼이 만나 더욱 손쉽게 현금으로 비트코인을 구매할 수 있게 되었다"고 평가했다.

암호화폐 ATM 시장은 놀라운 성장세를 보이고 있다.

지난해, 12월 통계에 따르면, 비트코인 ATM 기기는 2018년 한해 약 2배 증가했으며, 하루에 6대씩 증가하고 있다는 보고가 밝혀졌다.

한편, 국내에서도 1월부터 암호화폐를 지하철 또는 편의점 내 ATM기에서 원화로 인출할 수 있는 서비스가 출시되었다.

4. 블록체인 업계, ‘암호화폐 결제’ 서비스 출시 잇따라

일본 정부는 현금결제 대신 암호화폐 결제를 늘리기 위해 외국인들이 대거 몰리는 도쿄올림픽 이전에 암호화폐 결제시스템에 대한 가이드라인을 마련할 것으로 전망했다.

일본은 소비의 약 80%가 현금거래로 이뤄지고 있다. 이 때문에 도쿄의 상점들은 신용카드 결제가 안 되는 곳이 많다. 이는 외국인 관광객들의 소비를 감소시키는 결과를 초래하고 있다. 이에 일본 정부는 현금결제를 줄이기 위한 방편으로 암호화폐 결제시스템 도입을 추진할 가능성이 높다는 분석이다.

국내에서도 신용카드나 현금 없이 휴대전화로 결제하는 이른바 '간편 결제' 시장에 암호화폐 업체가 속속 뛰어들고 있다. 국내 최대 암호화폐거래소 빗썸은 암호화폐를 이용한 서비스 '빗썸 캐시'를 선보였고, 블록체인 프로젝트 테라(Terra)는 블록체인 기반 간편결제 서비스 '테라 페이(가칭)'를 준비 중이다.

이와 함께, 국내 블록체인 업체들도 암호화폐 결제 플랫폼을 속속 선보이고 있어 관심을 끈다. 글로스퍼∙하이콘, 팅스나인, 펀디엑스 등이 대표적이다.

글로스퍼∙하이콘(대표 김태원)은 암호화폐 하이콘 결제 플랫폼 ‘하이콘 페이’를 지난 12월 27일 선보였다. 이 날, 생방송으로 진행한 아프리카TV '암행어사 시즌2'을 통해 런칭하며 경기도 가평 오버더마운틴 호텔을 첫 사용처로 소개했다.

이번 하이콘 페이 런칭을 통해 일상생활에서 하이콘 지급 결제 서비스를 본격 도입하고, 특정 지역을 중심으로 서비스를 시작함으로써 실질적인 ‘하이콘 페이’ 확산에 돌입한다는 취지다. 하이콘 페이로 결제하는 이용자에게 오버더마운틴 호텔 할인(25%)을 제공하고, 남이섬∙쁘띠프랑스 등 가평 주요 관광지 내 사용처 확산을 협의 중이다.

김태원 글로스퍼∙하이콘 대표는 “암호화폐가 흔히 ‘사용할 공간이 없어서 효용이 없다’고 하는데, 일반 유통매장에서는 기존 화폐가 더 사용이 편하니 당연한 것”이라며 “하이콘 페이 사용처로는 숙박업소나 테마파크처럼 관광과 관련된 가맹점이 주요 대상이라며, 호텔이나 놀이공원, 지역 축제��의 경우 내부에서 일정한 규칙을 통해 소비가 이뤄지�� 특성이 있고, 사전에 예약하는 경우도 많아 암호화폐 사용이 적합하다”고 설명했다.

이어 김 대표는 “올해 안에 한국과 일본 등 30개국에서 하이콘페이 서비스를 제공할 것”이라며 “특히 일본의 지역 축제 준비위원회 등에서 조기예약 등에 적용하는 방안을 추진하고 있다”고 밝혔다.

한편, 팅스나인(대표 임종범)은 지난해 4월에 취득한 ‘암호화폐를 활용한 오프라인 결제 시스템’에 관한 특허는 국내 유수의 포스 업체와 MOU를 맺는 성과로 이어지고 있다고 밝혔다.

특히, 팅스나인 자체 개발 플랫폼인 애니클렛(AnyCllet) 앱과 애니포스(AnyPOS) 앱을 기반으로 오프라인 제휴 매장 확대에 주력하며 언제, 어디에서나 암호화폐로 결제할 수 있는 환경을 조성 중에 있다.

일반 사용자가 애니클렛 앱을 이용하면 오프라인 매장에서 암호화폐로 결제할 수 있으며, 반대로 오프라인 매장에선 애니포스 앱을 이용해 별도의 포스 기계 없이 애니클렛 사용자들의 암호화폐를 결제 받을 수 있다. 유수의 POS 사와 협업이 진행되면 전국에 이미 보급된 POS 장비에 애니포스 결제 엔진만 설치하면 바로 전국에서 결제가 가능하다

팅스나인의 대표 앱인 애니클렛은 암호화폐를 관리하기 위한 블록체인 플랫폼이자 코인들을 등록하고 교환·결제할 수 있는 전자지갑이다. 향후 P2P(개인 대 개인) 거래도 가능하게 할 계획이다. 애니클렛 앱은 구글 플레이스토어 및 애플 앱스토어에서 다운로드 해 사용할 수 있다.

임종범 팅스나인 대표는 “애니포스는 오프라인에서 결제 가능한 기술이다. 코인을 실제 생활에 사용할 수 있도록 홍대와 강남 일대 오프라인 200여 개 가맹점과 제휴를 맺었다”며 “가맹점에서 결제할 때 큐알(QR)코드를 스캔하고 가격을 입력하면 결제가 된다. 포스(POS)업체와 제휴도 확대해 POS를 사용하는 상점에서 애니코인으로 결제가 될 예정”이라고 밝혔다.

특히, 현재 팅스나인의 애니클렛과 애니포스를 통한 암호화폐 결제에 해외의 관심이 늘고 있고, 미국, 태국, 일본, 베트남 기업들과 협의가 본격화 되고 있다.

블록체인 기반 솔루션 업체 펀디엑스(Pundi X)는 ‘CES 2019’에서 블록체인 핸드폰 ‘엑스폰(XPhone)’과 POS 디바이스 ‘엑스포스(XPOS)’ 등 다양한 블록체인 제품을 공개했다. 펀디엑스는 블록체인의 기술을 응용한 분산형 네트워크 통신을 지원하는 소프트웨어 플랫폼과 스마트폰인 ‘엑스폰’을 개발하고 있다.

또한 전 세계에서의 암호화폐 결제와 구입이 가능한 POS 디바이스인 ‘엑스포스(XPOS)’, 지불카드 ‘엑스패스(XPass)’와 애플리케이션인 ‘엑스월렛(XWallet)’를 상용화하고 있다.

5. 1월 22일(화) 블록체인 뉴스 오전 브리핑

오버스탁 블록체인 자회사 COO, 티제로 CRO에 임명

미국 온라인 쇼핑몰 오버스탁닷컴(Oversock.com)의 블록체인 투자 자회사 메디치 벤처(Medici Ventures)의 스티븐 홉킨스(Steven Hopkins) 최고운영책임자(COO)가 티제로(tZERO) 최고매출책임자(CRO)에 임명됐다. 오버스톡은 미국 유타 주 솔트레이크시티에 본사가 있는 온라인 유통 업체로, 2014년 온라인 쇼핑몰로는 최초로 비트코인을 결제 수단으로 도입했다. 티제로는 오버스톡 자회사로 토큰 거래 플랫폼을 구축하고 관련 서비스를 제공하고 있다.

미디움, 암호화폐 관련 정보 퍼뜨린 계정 정지

글로벌 소셜 블로깅 플랫폼 미디움(Medium)이 암호화폐 관련 정보를 퍼뜨린 계정에 서비스 중단 조치를 내렸다. 해당 계정은 '익명으로 비트코인 거래 하는 방법'이라는 제목의 글을 게재한 것으로 나타났다. 이와 관련 미디움 측은 암호화폐 관련 정보 유포에 따른 조치라고 명확히 밝히지는 않았다. 다만 트위터 상에서 "앞서 미디움 플랫폼 내 암호화폐 관련 정보 유포자 계정 서비스가 중단됐다"는 글이 다수 올라오면서 이 같은 사실을 간접적으로 뒷받침해주고 있는 것으로 나타났다.

대시 에볼루션 기초 소프트웨어 출시 예정

대시코어그룹(Dash Core Group)이 공식 홈페이지를 통해 “Dash Core v0.13.0 소프트웨어가 테스트를 마쳤다”며 “조만간 서비스를 출시할 계획”이라고 밝혔다. Dash Core v0.13.0는 신규 지갑 및 친구 목록 등 기능을 추가한 대시의 플랫폼 ‘대시 에볼루션(Dash Evolution)’의 기초가 되는 소프트웨어다.

크레이그 라이트 "안드레이스는 쓰레기코인 전문가"

블록체인 스타트업 엔체인 수석 연구원이자 비트코인SV 진영의 대표주자 크레이그 라이트(Craig Wright)가 본인 트위터 계정을 통해 "비트코인 보안 전문가 안드레아스 안토노풀로스(Andreas Antonopoulos)는 쓰레기 코인 전문가(shitcoin expert)다"고 비난했다. 이와 관련해 그는 "안드레아스의 말은 모두 틀렸다"며 "비트코인, 블록체인을 이해하고 싶다면, 무정부주의의 전도사의 말은 피해야 할 것"이라고 덧붙였다. 지금껏 크레이그 라이트와 '마스터링 비트코인(Mastering Bitcoin)'의 저자 안드레이스 안토토폴로스는 비트코인의 라이트닝 네트워크와 세그윗에 대해 반대된 입장을 표명해 왔다.

온톨로지, 싱가포르계 컴퓨팅 플랫폼과 협력

중국 ‘온체인(Onchain Foundation)’ 계열 퍼블릭 멀티 체인이자 분산 신뢰 협력 플랫폼 ‘온톨로지(Ontology)’가 싱가포르계 탈 중앙화 컴퓨팅 플랫폼 TEEX와 협력한다고 밝혔다. 양 사는 온체인 데이터 보안 및 프라이빗 블록체인 스마트 컨트랙트 등 서비스를 위해 협력할 예정이다.

윌리 우 "온체인 거래량, 장기 상승 동력 부족 나타내"

유명 암호화폐 애널리스트 윌리 우(Willy Woo)가 자신의 트위터 계정을 통해 "BTC의 기술적 분석 부분에 있어 상승장은 올 수 있다"며 "다만, 온체인 거래량으로 볼 때, 장기적인 상승 동력은 부족하다"고 밝혔다. 이와 관련해 그는 "지난 7주간 온체인 거래량은 급격히 증가하고 하락장이 끝난 것은 큰 변동성의 부작용일 뿐"이라고 덧붙였다. 또한, 그는 "6,000달러에서 3,000달러로 하락할 당시 큰 거래량�� 동반했지만, 이를 거래량 증가의 신호로 보기는 어렵다"며 "그 후 거래량은 하락했고, 상승 여력이 부족해 장기적으로 상승장이 오기는 힘들 것"이라고 내다봤다.

FCA, 미등록 암호화폐 파생상품 중개회사 경고

영국 금융감독청(FCA)가 암호화폐 관련 파생상품을 제공하고 있는 미등록 중개회사 세이프마켓(SafeMarkets)에 경고를 했다. 해당 회사는 지난해 초 FCA가 경고한 바 있는 사기 외환 거래 중개업체와 관련 있는 것으로 나타났다.

https://www.bitseven.com/ko

bitseven.com 비트코인 트레이딩, 레버리지 최대 100배, 1%만 올라도 100% 수익

비트코인 가격 상승 또는 하락 시에도 수익 가능

BITCOIN LEVERAGED TRADING YOU CAN TRUST

#비트코인교환 #비트코인거래소 #비트코인마진 #비트맥 #비트파이넥스 #비트코인가격 #플라이어 #비트세븐 #암호화폐거래소 #비트 플라이어 #비트코인가격 #폴로넥스 #빗썸 #암호해독성 #비트코인 #btc #bitcoin #bitseven

#비트코인교환 #비트코인거래소 #비트코인마진 #비트맥스 #비트파이넥스 #비트코인가격 #플라이어 #비트세븐 #암호화폐거래소 #빗썸

0 notes