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과학계산이나 [[인공지능]]이 [[딥러닝]]과 같은 고수준의 [[응용프로그램]]과 [[빅데이터]]를 처리하기 위한 고성능의 컴퓨팅 파워에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 하지만 이러한 요구를 수용하는 일반적인 방법은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 활용하거나 자체의 고성능 컴퓨터 인프라를 구축하여 사용하는 것이다. 특히, 고성능 컴퓨터의 인프라는 복잡하고 비용이 많이 들며 이를 운영하기 위한 전문 지식과 관리운영을 위한 별도의 인적 자원이 필요하다.<ref>어리굴젖, 〈[https://blog.naver.com/kenzoico/221300451020 코넌(CONUN)코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-06-17</ref> 또한 기존의 클라우드 컴퓨팅은 폐쇄형 네트워크와 독점적인 과금정책 및 사전에 계획된 자원을 배분하는 방식의 서비스이므로 완전히 분산된 형태의 인프라를 구축할 수 없다. | 과학계산이나 [[인공지능]]이 [[딥러닝]]과 같은 고수준의 [[응용프로그램]]과 [[빅데이터]]를 처리하기 위한 고성능의 컴퓨팅 파워에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 하지만 이러한 요구를 수용하는 일반적인 방법은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 활용하거나 자체의 고성능 컴퓨터 인프라를 구축하여 사용하는 것이다. 특히, 고성능 컴퓨터의 인프라는 복잡하고 비용이 많이 들며 이를 운영하기 위한 전문 지식과 관리운영을 위한 별도의 인적 자원이 필요하다.<ref>어리굴젖, 〈[https://blog.naver.com/kenzoico/221300451020 코넌(CONUN)코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-06-17</ref> 또한 기존의 클라우드 컴퓨팅은 폐쇄형 네트워크와 독점적인 과금정책 및 사전에 계획된 자원을 배분하는 방식의 서비스이므로 완전히 분산된 형태의 인프라를 구축할 수 없다. | ||
| − | 이러한 문제점을 해결하기 위해 블록체인 기술을 활용하여 컴퓨팅 자원 관리를 가능하게 하고 컴퓨터 인프라 비용을 낮출 수 있는 획기적인 형태의 분산형 컴퓨팅 자원 공유 아키텍처의 구현이 필요하다. 코넌의 시스템은 블록체인 기반의 디앱을 사용하여 응용프로그램, 데이터 및 컴퓨팅 프로세스, 비용 등 필요한 모든 컴퓨팅 리소스를 자동으로 검색하고 배치하여 적절한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있게 도와준다. 디앱은 현재 널리 이용되고 있으며, 신뢰성이 우수하고 유연하게 사용할 수 있어 블록체인 플랫폼의 구현을 위한 시간과 비용을 줄일 수 있다. | + | 이러한 문제점을 해결하기 위해 블록체인 기술을 활용하여 컴퓨팅 자원 관리를 가능하게 하고 컴퓨터 인프라 비용을 낮출 수 있는 획기적인 형태의 분산형 컴퓨팅 자원 공유 아키텍처의 구현이 필요하다. 코넌의 시스템은 블록체인 기반의 디앱을 사용하여 응용프로그램, 데이터 및 컴퓨팅 프로세스, 비용 등 필요한 모든 컴퓨팅 리소스를 자동으로 검색하고 배치하여 적절한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있게 도와준다. 디앱은 현재 널리 이용되고 있으며, 신뢰성이 우수하고 유연하게 사용할 수 있어 블록체인 플랫폼의 구현을 위한 시간과 비용을 줄일 수 있다. |
* '''분산 슈퍼 컴퓨팅''' | * '''분산 슈퍼 컴퓨팅''' | ||
| − | :[[분산 컴퓨팅]](Distributed Computing)은 인터넷에 연결된 여러 컴퓨터의 처리 능력을 이용하여 거대한 계산 문제를 해결하려는 분산처리 모델이다.<ref> , 〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B6%84%EC%82%B0_%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85 분산 컴퓨팅]〉, 《위키백과》</ref> 분산 컴퓨팅은 하나의 컴퓨터를 사용할 때보다 훨씬 더 신속하게 계산 결과를 얻기 위해 각각 전체 작업의 일부를 수행하는 여러 컴퓨터 네트워크를 활용할 수 있다.<ref>햄찌, 〈[https://blog.naver.com/med011/221327015186 (유망 ICO) RRC - 추천 & 중국 세력 코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-11-17</ref> 이러한 유휴 개인용 컴퓨터의 프로세싱 자원을 활용하려는 생각은 1970년대 초 인터넷의 효시로도 불리는 [[알파넷]](ARPANET)이 처음 등장할 때 나타났는데, 해외에서는 바이오, 기상, 인공지능, 수학, [[암호학]] 등 다양한 응용분야에 대한 프로젝트가 진행되고 있으며 코넌은 데스크톱 컴퓨터를 통해 유휴 컴퓨팅 리소스를 사용하여 낮은 비용으로 대규모 병렬 애플리케이션을 실행하는 프로젝트인 SETI@Home, distributed.net과 BONIC(Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), Folding@home과 같은 비영리 재단에서 진행하는 프로젝트들을 참고하고 있다. | + | :[[분산 컴퓨팅]](Distributed Computing)은 인터넷에 연결된 여러 컴퓨터의 처리 능력을 이용하여 거대한 계산 문제를 해결하려는 분산처리 모델이다.<ref> , 〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B6%84%EC%82%B0_%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85 분산 컴퓨팅]〉, 《위키백과》</ref> 분산 컴퓨팅은 하나의 컴퓨터를 사용할 때보다 훨씬 더 신속하게 계산 결과를 얻기 위해 각각 전체 작업의 일부를 수행하는 여러 컴퓨터 네트워크를 활용할 수 있다.<ref>햄찌, 〈[https://blog.naver.com/med011/221327015186 (유망 ICO) RRC - 추천 & 중국 세력 코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-11-17</ref> 이러한 유휴 개인용 컴퓨터의 프로세싱 자원을 활용하려는 생각은 1970년대 초 인터넷의 효시로도 불리는 [[알파넷]](ARPANET)이 처음 등장할 때 나타났는데, 해외에서는 바이오, 기상, 인공지능, 수학, [[암호학]] 등 다양한 응용분야에 대한 프로젝트가 진행되고 있으며 코넌은 데스크톱 컴퓨터를 통해 유휴 컴퓨팅 리소스를 사용하여 낮은 비용으로 대규모 병렬 애플리케이션을 실행하는 프로젝트인 SETI@Home, distributed.net과 BONIC(Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), Folding@home과 같은 비영리 재단에서 진행하는 프로젝트들을 참고하고 있다. |
:코넌의 핵심 서비스인 [[분산슈퍼컴퓨팅]](Distribution Super Computing)은 블록체인 기반의 분산슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 구축하여 개인 컴퓨터 자원을 저비용으로 공유하는 생태계 서비스를 하는 것이다. 이러한 생태계에서 참여자가 각 각의 운영형태에 따라 보상을 받거나 비용을 줄이는 것과 같은 경제적 이익을 얻을 수 있다. 분산슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 쉽게 설명하면 1만 페이지의 보고서를 작성한다고 가정할 때, 그 보고서를 한 명이 작성할 경우와 백 명이 작성할 경우 또는 일만 명이 작성할 경우를 비교해 보면, 한 명이 작성할 때보다는 백 명이 작성할 때가, 백 명이 작성할 때보다는 일만 명이 작성할 때가 훨씬 시간이 단축될 것이다. 분산슈퍼컴퓨팅의 원리는 이렇게 작업을 여러 사람에게 나누어서 하도록 하는 것이다. 나누어서 일을 하는 사람이 많으면 많을수록 작업 처리 속도는 빨라진다. | :코넌의 핵심 서비스인 [[분산슈퍼컴퓨팅]](Distribution Super Computing)은 블록체인 기반의 분산슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 구축하여 개인 컴퓨터 자원을 저비용으로 공유하는 생태계 서비스를 하는 것이다. 이러한 생태계에서 참여자가 각 각의 운영형태에 따라 보상을 받거나 비용을 줄이는 것과 같은 경제적 이익을 얻을 수 있다. 분산슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 쉽게 설명하면 1만 페이지의 보고서를 작성한다고 가정할 때, 그 보고서를 한 명이 작성할 경우와 백 명이 작성할 경우 또는 일만 명이 작성할 경우를 비교해 보면, 한 명이 작성할 때보다는 백 명이 작성할 때가, 백 명이 작성할 때보다는 일만 명이 작성할 때가 훨씬 시간이 단축될 것이다. 분산슈퍼컴퓨팅의 원리는 이렇게 작업을 여러 사람에게 나누어서 하도록 하는 것이다. 나누어서 일을 하는 사람이 많으면 많을수록 작업 처리 속도는 빨라진다. | ||
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:코넌은 데스크톱 그리드 컴퓨팅(Desktop Grid Computing) 기술을 참고하여 개인용 컴퓨터를 이용한 분산컴퓨팅 처리를 위한 모델을 개발하고 기존의 고성능 워크스테이션 컴퓨터와 개인용 데스크톱 컴퓨터를 망라하여 컴퓨팅 리소스를 공유하는 인프라를 구축하기 위한 솔루션을 기본 아키텍처로 사용할 에정이다. 그리드 컴퓨팅은 고도의 연산작업이나 대용량 처리 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 다수의 컴퓨터의 계산능력을 결합하여 가상의 슈퍼 컴퓨터를 구축하려고 하는 연결된 분산형 구조이다.<ref>피크닉, 〈[https://blog.naver.com/dlwls012/221302123975 코넌 코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-06-19</ref> 그리드 컴퓨팅 모델에서 서버나 개인 컴퓨터는 독립적인 작업을 실행하여 인터넷이나 네트워크에 연결되어 있으며, 분산 컴퓨팅에서는 동일한 네트워크 내의 서로 다른 시스템이 하나 이상의 리소스를 공유한다.<ref>슈퍼이오스, 〈[https://blog.naver.com/dodofa1215/221311603832 코넌(CONUN)코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-07-13</ref> | :코넌은 데스크톱 그리드 컴퓨팅(Desktop Grid Computing) 기술을 참고하여 개인용 컴퓨터를 이용한 분산컴퓨팅 처리를 위한 모델을 개발하고 기존의 고성능 워크스테이션 컴퓨터와 개인용 데스크톱 컴퓨터를 망라하여 컴퓨팅 리소스를 공유하는 인프라를 구축하기 위한 솔루션을 기본 아키텍처로 사용할 에정이다. 그리드 컴퓨팅은 고도의 연산작업이나 대용량 처리 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 다수의 컴퓨터의 계산능력을 결합하여 가상의 슈퍼 컴퓨터를 구축하려고 하는 연결된 분산형 구조이다.<ref>피크닉, 〈[https://blog.naver.com/dlwls012/221302123975 코넌 코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-06-19</ref> 그리드 컴퓨팅 모델에서 서버나 개인 컴퓨터는 독립적인 작업을 실행하여 인터넷이나 네트워크에 연결되어 있으며, 분산 컴퓨팅에서는 동일한 네트워크 내의 서로 다른 시스템이 하나 이상의 리소스를 공유한다.<ref>슈퍼이오스, 〈[https://blog.naver.com/dodofa1215/221311603832 코넌(CONUN)코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-07-13</ref> | ||
| − | :그리드 컴퓨팅의 장점은 리소스에 대한 투명한 액세스를 제공하여 작업을 보다 신속하게 완료할 수 있도록 사용자 생산성을 향상시키고, 시간이 지나면서 그리드가 원활하게 확장되어 수많은 프로세서를 하나의 클러스터로 통합할 수 있는 확장성과 가장 필요한 곳에 컴퓨팅 성능을 제공하는 유연성을 지원한다는 것이다.<ref>코넌코리아, 〈[https://blog.naver.com/ircomms82/221315712376 (분산슈퍼컴퓨팅) 기술과 코넌에 대하여]〉, 《네이버 블로그》, 2018-07-09</ref> 코넌은 그리드 컴퓨팅 기술을 데스크톱 컴퓨터에 적용할 수 있는 데스크톱 그리드 [[오픈소스]] [[플랫폼]]인 엑스트림웹(XtremWeb)을 참고한다. 이 오픈소스 플랫폼은 데스크톱 컴퓨터, 대학, 기업용 또는 인터넷상에서 자발적으로 자원한 컴퓨터를 기반으로 자체 그리드를 구축할 수 있도록 설계되었으며, 개발은 데스크톱 그리드, 글로벌 컴퓨팅 및 [[피투피]] 분산 시스템을 바탕으로 과학계산과 고수준 애플리케이션 처리에 사용되고 있다. 다른 대규모 분산 시스템과 마찬가지로, 플랫폼은 인터넷에 연결된 원격 리소스를 사용하며, 랜(LAN)에 포함된 리소스 내부 네트워크 풀을 사용하여 플랫폼의 참가자들이 그들의 유휴 컴퓨팅 자원을 제공하여 협업할 수 있게 한다. | + | :그리드 컴퓨팅의 장점은 리소스에 대한 투명한 액세스를 제공하여 작업을 보다 신속하게 완료할 수 있도록 사용자 생산성을 향상시키고, 시간이 지나면서 그리드가 원활하게 확장되어 수많은 프로세서를 하나의 클러스터로 통합할 수 있는 확장성과 가장 필요한 곳에 컴퓨팅 성능을 제공하는 유연성을 지원한다는 것이다.<ref>코넌코리아, 〈[https://blog.naver.com/ircomms82/221315712376 (분산슈퍼컴퓨팅) 기술과 코넌에 대하여]〉, 《네이버 블로그》, 2018-07-09</ref> 코넌은 그리드 컴퓨팅 기술을 데스크톱 컴퓨터에 적용할 수 있는 데스크톱 그리드 [[오픈소스]] [[플랫폼]]인 엑스트림웹(XtremWeb)을 참고한다. 이 오픈소스 플랫폼은 데스크톱 컴퓨터, 대학, 기업용 또는 인터넷상에서 자발적으로 자원한 컴퓨터를 기반으로 자체 그리드를 구축할 수 있도록 설계되었으며, 개발은 데스크톱 그리드, 글로벌 컴퓨팅 및 [[피투피]] 분산 시스템을 바탕으로 과학계산과 고수준 애플리케이션 처리에 사용되고 있다. 다른 대규모 분산 시스템과 마찬가지로, 플랫폼은 인터넷에 연결된 원격 리소스를 사용하며, 랜(LAN)에 포함된 리소스 내부 네트워크 풀을 사용하여 플랫폼의 참가자들이 그들의 유휴 컴퓨팅 자원을 제공하여 협업할 수 있게 한다. |
===아키텍처=== | ===아키텍처=== | ||
| − | 코넌은 개인 컴퓨터 자원인 [[CPU]], [[GPU]], [[메모리]] 및 [[저장장치]] 등의 구성요소를 제어하는 하나의 컴퓨팅 노드를 설계하고, 각 노드를 모듈화하여 응용프로그램을 처리하는 방식을 구성할 예정이다. 각 [[노드]]는 [[가상머신]] 환경에서 운영되며, Docker의 컨테이너 운영방식을 기반으로 하여 컴퓨터의 운영체제와는 별도로 실행될 수 있도록 구현한다. 그리고 응용프로그램의 데이터를 보관하는 저장장치는 분산형 데이터 스토리지 솔루션인 [[IPFS]], [[스토리지코인]](Storj), [[시아코인]](Sia) 등을 참고하여 구현할 예정이다. 각 노드의 컴퓨터에는 서비스 운영을 위한 응용프로그램 및 데이터를 원격으로 다운로드하여 저장함으로써 실행할 수 있다. 코넌은 각 노드의 컴퓨터들이 수평적으로 분산된 네트워크에서 운영되도록 구성한다. 이는 노드의 집합을 통제하는 중앙관리체제가 없음을 의미하며, 블록체인의 개념에서 알 수 있듯이 각 노드는 자율적으로 서비스에 액세스하고 스스로가 프로세스 제어를 통제하면서 플랫폼 생태계를 구성하게 될 것이다. 코넌은 응용프로그램이 다수의 컴퓨터 노드에서 안정적이고 효과적으로 처리될 수 있도록 다중 지원을 관리할 수 있는 별도의 자원 스케줄링 알고리즘을 구현한다. 이는 기본적으로 데이터의 보안, 관리, 장애 복원 등을 처리할 수 있는 복잡한 프로그램 모델이 될 것이다. | + | 코넌은 개인 컴퓨터 자원인 [[CPU]], [[GPU]], [[메모리]] 및 [[저장장치]] 등의 구성요소를 제어하는 하나의 컴퓨팅 노드를 설계하고, 각 노드를 모듈화하여 응용프로그램을 처리하는 방식을 구성할 예정이다. 각 [[노드]]는 [[가상머신]] 환경에서 운영되며, Docker의 컨테이너 운영방식을 기반으로 하여 컴퓨터의 운영체제와는 별도로 실행될 수 있도록 구현한다. 그리고 응용프로그램의 데이터를 보관하는 저장장치는 분산형 데이터 스토리지 솔루션인 [[IPFS]], [[스토리지코인]](Storj), [[시아코인]](Sia) 등을 참고하여 구현할 예정이다. 각 노드의 컴퓨터에는 서비스 운영을 위한 응용프로그램 및 데이터를 원격으로 다운로드하여 저장함으로써 실행할 수 있다. 코넌은 각 노드의 컴퓨터들이 수평적으로 분산된 네트워크에서 운영되도록 구성한다. 이는 노드의 집합을 통제하는 중앙관리체제가 없음을 의미하며, 블록체인의 개념에서 알 수 있듯이 각 노드는 자율적으로 서비스에 액세스하고 스스로가 프로세스 제어를 통제하면서 플랫폼 생태계를 구성하게 될 것이다. 코넌은 응용프로그램이 다수의 컴퓨터 노드에서 안정적이고 효과적으로 처리될 수 있도록 다중 지원을 관리할 수 있는 별도의 자원 스케줄링 알고리즘을 구현한다. 이는 기본적으로 데이터의 보안, 관리, 장애 복원 등을 처리할 수 있는 복잡한 프로그램 모델이 될 것이다. |
* '''플랫폼 아키텍처''' | * '''플랫폼 아키텍처''' | ||
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:* 하이브리드 피투피 네트워크 시스템(Hybrid Peer-to-Peer Network System) : 컴퓨터의 유형을 구분하지 않고 네트워크 내의 모든 컴퓨터가 클라이언트 및 서버역할을 함 | :* 하이브리드 피투피 네트워크 시스템(Hybrid Peer-to-Peer Network System) : 컴퓨터의 유형을 구분하지 않고 네트워크 내의 모든 컴퓨터가 클라이언트 및 서버역할을 함 | ||
| − | :* 이더리움 스마트 계약(Ethereum smart contracts) : 중게 서비스 없이 투명하고 안전하게 [[트랜잭션]]을 교환, 합의 및 지불하는 처리 시스템 | + | :* 이더리움 스마트 계약(Ethereum smart contracts) : 중게 서비스 없이 투명하고 안전하게 [[트랜잭션]]을 교환, 합의 및 지불하는 처리 시스템 |
* '''기본 아키텍처''' | * '''기본 아키텍처''' | ||
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:* 집단 계층(Collective Layer) : 여러 자원에 대한 액세스를 처리한다. 자원 검색, 여러 자원에 대한 작업 할당 및 스케쥴링, 데이터 복제 등으로 구성된 서비스이다. 가상 조직에 제공할 수 있는 광범위한 서비스를 반영하여 다양한 용도와 다양한 프로토콜로 구성될 수 있다. | :* 집단 계층(Collective Layer) : 여러 자원에 대한 액세스를 처리한다. 자원 검색, 여러 자원에 대한 작업 할당 및 스케쥴링, 데이터 복제 등으로 구성된 서비스이다. 가상 조직에 제공할 수 있는 광범위한 서비스를 반영하여 다양한 용도와 다양한 프로토콜로 구성될 수 있다. | ||
| − | :* 애플리케이션 계층(Application Layer) : 가상 조직 내에서 작동하고 그리드 컴퓨팅 환경을 사용하는 응용프로그램으로 구성된다. | + | :* 애플리케이션 계층(Application Layer) : 가상 조직 내에서 작동하고 그리드 컴퓨팅 환경을 사용하는 응용프로그램으로 구성된다. |
===토큰=== | ===토큰=== | ||
| − | 코넌은 사용자와 투자자에게 분산 컴퓨팅에 대한 가치를 제공하는 측면으로 이더리움 블록체인을 기반으로 한 자체 토큰을 사용한다.<ref>김다린 기자, 〈[http://www.thescoop.co.kr/news/articleView.html?idxno=26481 "잠자는 내PC 돈 벌어 준다면..."]〉, 《더스쿱》, 2018-04-14</ref> 토큰은 플랫폼 참가자들이 서비스를 요청하고 처리를 위하여 교환하는 매체역할을 한다. 토큰은 응용 프로그램 및 컴퓨터 리소스 사용에 대한 보상을 하기 위해 공급자와 요청자가 사용한다. 토큰은 응용프로그램 레지스트리 및 트랜잭션 프레임워크가 구현된 이후에 다른 프로세스를 처리하는 데도 필요하다. 과학계산, 딥러닝, 빅데이터 분석 등 대용량 및 고성능 컴퓨팅 파워가 필요한 거의 모든 응용프로그램은 해당 프로젝트를 처리하기 위하여 코넌 플랫폼을 사용할 수 있다. 인터넷에 연결된 모든 개인 또는 단체는 코넌 토큰을 사용하여 자신의 컴퓨팅 파워 문제를 해결할 수 있으며, 자신의 컴퓨팅 자원을 제공하는 모든 인터넷 사용자는 직간접적으로 수익을 얻을 수 있다. 코넌 토큰은 이더리움 블록체인을 바탕으로 발급되는 토큰이다. 토큰의 설계는 이미 여러 곳에서 채택된 토큰 구현 표준을 따르며, 코넌 토큰생성은 이더리움 스마트 계약기능을 사용하여 수행된다. 코넌 플랫폼에 참가를 원하는 지원자는 [[프리세일]] 기간 또는 크라우드펀딩 기간에 토큰을 구입하여 보유할 수 있으며 코넌은 토큰 프리세일을 통해 참여자에게 먼저 토큰을 공급할 예정이다. 프리세일을 통해 공급된 토큰은 [[ICO]] 이후 안전하게 코넌 기본 토큰으로 변환된다. | + | 코넌은 사용자와 투자자에게 분산 컴퓨팅에 대한 가치를 제공하는 측면으로 이더리움 블록체인을 기반으로 한 자체 토큰을 사용한다.<ref>김다린 기자, 〈[http://www.thescoop.co.kr/news/articleView.html?idxno=26481 "잠자는 내PC 돈 벌어 준다면..."]〉, 《더스쿱》, 2018-04-14</ref> 토큰은 플랫폼 참가자들이 서비스를 요청하고 처리를 위하여 교환하는 매체역할을 한다. 토큰은 응용 프로그램 및 컴퓨터 리소스 사용에 대한 보상을 하기 위해 공급자와 요청자가 사용한다. 토큰은 응용프로그램 레지스트리 및 트랜잭션 프레임워크가 구현된 이후에 다른 프로세스를 처리하는 데도 필요하다. 과학계산, 딥러닝, 빅데이터 분석 등 대용량 및 고성능 컴퓨팅 파워가 필요한 거의 모든 응용프로그램은 해당 프로젝트를 처리하기 위하여 코넌 플랫폼을 사용할 수 있다. 인터넷에 연결된 모든 개인 또는 단체는 코넌 토큰을 사용하여 자신의 컴퓨팅 파워 문제를 해결할 수 있으며, 자신의 컴퓨팅 자원을 제공하는 모든 인터넷 사용자는 직간접적으로 수익을 얻을 수 있다. 코넌 토큰은 이더리움 블록체인을 바탕으로 발급되는 토큰이다. 토큰의 설계는 이미 여러 곳에서 채택된 토큰 구현 표준을 따르며, 코넌 토큰생성은 이더리움 스마트 계약기능을 사용하여 수행된다. 코넌 플랫폼에 참가를 원하는 지원자는 [[프리세일]] 기간 또는 크라우드펀딩 기간에 토큰을 구입하여 보유할 수 있으며 코넌은 토큰 프리세일을 통해 참여자에게 먼저 토큰을 공급할 예정이다. 프리세일을 통해 공급된 토큰은 [[ICO]] 이후 안전하게 코넌 기본 토큰으로 변환된다. |
== 활용 == | == 활용 == | ||
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===과학계산=== | ===과학계산=== | ||
코넌은 복잡하고 빠른 컴퓨팅 성능이 요구되는 과학계산 작업을 실행하는데 사용될 수 있다. 일반적으로 과학계산은 주로 컴퓨터를 이용하여 수학적인 모델을 해석하는 방법을 통해 연구대상을 이해하고 결과를 도출하는데 사용한다. 예를 들면 물리학, 생물학, 화학정보학 같은 학문적 연구목적이나 신약개발, 사회통계, 기후예측, 암호해석 등 사회적 연구목적 등의 영역이 있는데, 이들은 모두 대규모의 컴퓨팅 성능이 필요한 영역이다.<ref name="백서"></ref> | 코넌은 복잡하고 빠른 컴퓨팅 성능이 요구되는 과학계산 작업을 실행하는데 사용될 수 있다. 일반적으로 과학계산은 주로 컴퓨터를 이용하여 수학적인 모델을 해석하는 방법을 통해 연구대상을 이해하고 결과를 도출하는데 사용한다. 예를 들면 물리학, 생물학, 화학정보학 같은 학문적 연구목적이나 신약개발, 사회통계, 기후예측, 암호해석 등 사회적 연구목적 등의 영역이 있는데, 이들은 모두 대규모의 컴퓨팅 성능이 필요한 영역이다.<ref name="백서"></ref> | ||
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===딥러닝 모델 개발=== | ===딥러닝 모델 개발=== | ||
| − | 최근 들어 인공지능 및 기계학습에 대한 연구개발 영역에서 딥러닝은 가장 활발하고 빠르게 진화되고 있는 분야이다. 알파고의 사례에서도 보았듯이 딥러닝 모델을 개발하고 수행하기 위해서는 대규모의 컴퓨팅 인프라를 필요로 하는 것을 경험하였다. 코넌은 이러한 분산 컴퓨팅 파워를 사용하여 컨볼루션신경망(CNN), 순환신경망(RNN), 강화학습(Reinforcement Learning) 등의 딥러닝 알고리즘을 학습할 수 있는 다중프로세스 환경을 구현하고 사용자가 설계한 딥러닝 모델을 빠르게 생성하는데 사용한다. 또한 코넌은 현재 활발하게 사용되고 있는 딥러닝 프레임워크인 [[텐서플로우]](Tensorflow), [[테아노]](Theano), [[카페]](Caffe) 등이 코넌의 분산 컴퓨팅 환경에서 수행될 수 있도록 솔루션 개발을 고려하고 있다.<ref name="백서"></ref> | + | 최근 들어 인공지능 및 기계학습에 대한 연구개발 영역에서 딥러닝은 가장 활발하고 빠르게 진화되고 있는 분야이다. 알파고의 사례에서도 보았듯이 딥러닝 모델을 개발하고 수행하기 위해서는 대규모의 컴퓨팅 인프라를 필요로 하는 것을 경험하였다. 코넌은 이러한 분산 컴퓨팅 파워를 사용하여 컨볼루션신경망(CNN), 순환신경망(RNN), 강화학습(Reinforcement Learning) 등의 딥러닝 알고리즘을 학습할 수 있는 다중프로세스 환경을 구현하고 사용자가 설계한 딥러닝 모델을 빠르게 생성하는데 사용한다. 또한 코넌은 현재 활발하게 사용되고 있는 딥러닝 프레임워크인 [[텐서플로우]](Tensorflow), [[테아노]](Theano), [[카페]](Caffe) 등이 코넌의 분산 컴퓨팅 환경에서 수행될 수 있도록 솔루션 개발을 고려하고 있다. <ref name="백서"></ref> |
===빅데이터 분석=== | ===빅데이터 분석=== | ||
| − | 빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 집합을 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석 및 예측하는 기술이다. 빅데이터는 수 년 전부터 정치, 사회, 경제, 문화, 과학기술 등 전 영역에 걸쳐서 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성 때문에 그 중요성이 부각되고 있다. 딥러닝의 경우와 같이 대량의 데이터를 빠르게 계산하여 처리하는 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 대부분의 빅데이터 분석기술과 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 [[데이터]] [[마이닝]], 기계학습, 자연언어 처리, 패턴인식 등이 해당되며, 딥러닝의 경우와 같이 대량의 데이터를 빠르게 계산하여 처리하는 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 특히, 소셜미디어 등 비정형 데이터의 증가로 인해 분석기법들 중에서 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜네트워크 분석, 군집분석 등은 현재 대중적으로 많이 사용되고 있으며, 분산 데이터 처리 솔루션인 하둡(Hadoop)과 데이터를 유연하고 더욱 빠르게 처리하기 위해 [[노에스큐엘]](NoSQL) 기술이 활용되기도 한다.<ref name="백서"></ref> | + | 빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 집합을 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석 및 예측하는 기술이다. 빅데이터는 수 년 전부터 정치, 사회, 경제, 문화, 과학기술 등 전 영역에 걸쳐서 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성 때문에 그 중요성이 부각되고 있다. 딥러닝의 경우와 같이 대량의 데이터를 빠르게 계산하여 처리하는 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 대부분의 빅데이터 분석기술과 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 [[데이터]] [[마이닝]], 기계학습, 자연언어 처리, 패턴인식 등이 해당되며, 딥러닝의 경우와 같이 대량의 데이터를 빠르게 계산하여 처리하는 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 특히, 소셜미디어 등 비정형 데이터의 증가로 인해 분석기법들 중에서 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜네트워크 분석, 군집분석 등은 현재 대중적으로 많이 사용되고 있으며, 분산 데이터 처리 솔루션인 하둡(Hadoop)과 데이터를 유연하고 더욱 빠르게 처리하기 위해 [[노에스큐엘]](NoSQL) 기술이 활용되기도 한다. <ref name="백서"></ref> |
===컴퓨터 그래픽 처리=== | ===컴퓨터 그래픽 처리=== | ||
