
스티미언 여러분들 안녕하세요. :-)
저는 지난 주 2018년 9월 13일과 14일에 걸쳐서 제주도 국제 컨벤션 센터에서 진행된 업비트 개발자 컨퍼런스를
Hive account@felixchc 님과 함게 다녀왔습니다.
가고 싶었지만 사정상 못 가신 분들을 위해서 현장 사진과 메모를 공유합니다.
p.s) 사진 이외의 글은 공식적인 발표 내용과 다를 수 있으니 참고해주세요. :-D
p.s2) 세션별로 내용이 많고 스압이 생길 수 있어서 여러 개로 분할해서 포스팅할 예정입니다!
웰컴스피치 & 기조연설

송치형 / Dunamu
- 두나무는 2012월 4월 설립
- 2014년 증권플러스 포 카카오 -> 카카오스탁 (현재는 DAU 35만명)
- 2017년 초 업비트 준비 : 5개월만에 서비스 준비 완료 + Bittrex 파트너사와 함께 준비
- 그래프처럼 무시무시하게 성장(하다가 요즘엔 시장이 하락세)
- 거래소로서의 업비트, 블록체인 기업으로서의 두나무
- 두나무 파트너스 : 더 좋은 프로젝트를 인지하고 육성 (3년간 1000억여원 투자예정)
- 자체 연구소 람다 256을 통해 기술 에코시스템 지원
- UDC 2018도 블록체인 개발자 커뮤니티를 만들려고 함
- UBCI 인덱스 : 두나무에서 만든 Index
- 보통 1위 사업자는 주주의 이익을 헤칠수 있기 때문에 Reverse ICO에 소극적인데 우리나라는 1위 사업자들도 주저하지 않고 도전중 (네이버(라인), 카카오(그라운드X) 등)
- 시작점은 모바일페이에서 중국이 앞서나갔던 것처럼 동남아시아나 개발도상국에서 더 빠르게 시작될 수 있음

- 블록체인으로 혁신을 일으킬만하다고 생각하는 3가지 분야
공공 데이터베이스의 투명성
스마트 컨트랙을 이용한 컴퓨팅 플랫폼
마이크로 스톡 시장



- 블록체인은 언제쯤 대중들에게 사용될 수 있을까? (아직 킬러 서비스나 앱이 없음)

- "ㅇㅇ, 누구를 좋아할지 몰라서 다 준비해봤어~ ^^" 같은 느낌의 연사진.
(스팀 CEO,
Hive account@ned형님께서는 갑작스러운 사정상 못오게 되었다는 비보를.... ㅜㅠ)

준리 / Ontology
- 3년전부터 시작
- 신뢰 플랫폼이 중요하다고 봄
- 블록체인 인프라 개발이 앞으로 10년 정도 개발이 필요하다고 생각함
- 인터넷을 대체하는게 아니라 통합되는 것
- 현실세계와 온라인세계를 연결시키는 Trust System

- 신뢰는 어떻게 생기는가?
- 기술을 통한 신뢰
- 법/규제를 통한 신뢰 (자산, 부동산 등을 보호해주는 것) : 8~90% 자산은 보통 제도권에 의해 보장됨
- 커뮤니티를 통한 신뢰 (PGP, ID2020...)
- 온톨로지가 원하는 인프라
- DApp으로 모든걸 해결할 수 없음
- 나에 대한 신뢰나 평판

- ONT ID : 탈중앙화된 ID 관리 시스템, 나를 증명하는 모든 수단을 연결 가능,
- 나는 UX디자이너다! 라고 하면 나를 증명하는 다양한 소스와 관련 커뮤니티에서의 활동 내역들을 link해서 활용가능
- 중앙 서비스 들을 대체하는 게 아니라 연결해서 KYC를 한번 하면 계속 재활용해서 사용가능
- 개인정보 보호법인 (GDPR)을 통해서 규제와 제한이 있음

- ONT DDXF : 데이터 교환 프레임워크
- 분산된 데이터 교환 프레임워크
- AI를 교육시키기 위한 데이터 인풋이 필요함
- 개인의 Data를 제공하거나 실제인지 확인하기가 어려운데 block chain 을 활용하면 좋음
- 해당 DB는 중앙화/탈중앙화 모두 가능

- 블록체인에서 신뢰는 굉장히 중요하기 때문에 거버넌스 모델은 굉장히 중요함
- 하이 퍼포먼스 / 분산 / 거버넌스 3가지를 다 가지기는 어려우므로 균형을 이뤄야 함
- 왜 사람들이 당신이 만든 Token에 투자를 할까요?
- EOS나 ETH 등의 유틸리티 토큰은 공급량을 계속 증가시킴
- 블록체인 경제에서 토큰 이코노미 시스템은 중요함

- 10%의 토큰을 개발자 커뮤니티에 위해 사용할 예정

돈송 / Oasis Labs

- 하지만 대부분의 data는 silo 형태로 보호되고 있어서 접근하기 어려움
- 헬스케어나 금융권 data는 활용되기 어려움
- 일반 사용자는 개인의 data를 보호하기 어려움
- ML 모델링을 하기 위해서 많은 data를 가지고 와야지 학습시킬 수 있음
- 해당 데이터를 활용하고 싶지만 제공자에 대한 인센티브, 법률 규제, 개인정보 보호 등에 한계로 어려운 상태

- 비용부담, 퍼포먼스 향상 -> 대규모 스마트 컨트랙을 구축하는 중

- Privacy에 대한 지식이 별로 없는 개발자도 쉽게 해당 data 에 접근해서 사용할 수 있도록 제공함

