온체인 데이터란? 온체인 데이터 보는법부터 뜻까지

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온체인 데이터란? 온체인 데이터 보는법부터 뜻까지

온체인 데이터 뜻

블록체인이라는 단어를 언급하면 먼저 탈중앙화라는 단어를 떠올리기 마련입니다. 하지만 탈중앙화를 가능케 하는 원동력은 뭘까요?

옛날 옛적, 사토시 나카모토는 ‘모든 사람이 모든 거래 내역을 공유'하는 분산원장의 원리를 이용해 특정 기관 혹은 권위에 의지하지 않아도 데이터의 진위를 분별할 수 있는 비트코인 블록체인을 개발했습니다. 그 누구나 블록체인 상에 존재하는 데이터에 접근하는 방법을 통해 탈중앙화를 이룩한 것입니다. 즉, 정보의 투명성(Transparency)이 탈중앙화의 중심에 있다고 할 수 있습니다.

그리고 우리는 이 데이터를 이용해 심도 있는 분석까지 할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 유명 투자기관이 탈중앙화 거래소에서 대량의 이더리움을 다른 토큰으로 스왑한 내역과 해당 토큰을 어디로 옮겼는지까지 실시간으로 알 수 있게 된 것입니다. 이렇게 온체인 데이터란 블록체인 상에서 발생한 사건에 대한 데이터를 뜻합니다.

온체인 데이터(On-chain Data)란, 블록체인 상에서 일어나는 트랜잭션에 대한 기록을 의미합니다.

이더스캔의 온체인 데이터 활용 사례

이더스캔(Etherscan)에서는 이더리움 블록체인 상에서 일어나는 모든 트랜잭션을 보여주고 있습니다. 위의 스크린샷에서 볼 수 있다시피, 현재 생성되고 있는 블록부터 시작해서 이더리움 최초의 트랜잭션까지 모두 조회할 수 있습니다. 이더리움 상에서 발생하는 트랜잭션에 대해 면밀히 조사할 때 굉장히 유용하지만 배경지식이 없는 상태에서는 다소 난해할 수 있다는 게 단점입니다.

위 다이어그램은 이더리움에서 트랜잭션이 발생할 때 생성되는 데이터를 보여주고 있습니다. 온체인 데이터를 유의미하게 분석하고 싶다면 위의 데이터를 기반으로 필요한 지표들을 골라내 정제하는 것으로 시작해야 할 것입니다. 예를 들어, 주소 A가 주소 B에게 토큰을 보낸 모든 트랜잭션 내역을 알고 싶다면 우리는 Calldata / Signed tx에서 ‘From 주소 A’와 ‘To 주소 B’가 포함된 모든 트랜잭션을 봐야 할 것입니다.

하지만 위와 같이 단순히 주소 A가 주소 B에게 토큰을 보내는 경우만 존재하는 것은 아닙니다. ‘주소 A가 스마트 컨트랙트를 콜해서 토큰 X를 주소 B에 보낸 후 NFT를 민팅했다'와 같은 복잡한 트랜잭션도 존재합니다. 이렇게 이더리움은 여러 스마트 컨트랙트를 거쳐 트랜잭션을 처리할 때, 인터널 트랜잭션(Internal Transaction)이라고 하는 ‘트랜잭션 내의 트랜잭션’을 이용하게 됩니다. 마치 우리가 편지를 보낼 때 우체국 내에서도 여러 사람의 손을 거쳐 편지가 최종 목적지에 도착하는 것처럼, 이더리움도 하나의 트랜잭션을 처리하기 위해 여러 스마트 컨트랙트를 거치는 과정을 겪게 됩니다.

이더스캔에서도 물론 인터널 트랜잭션 내역을 모두 열람할 수 있지만 이더스캔 인터페이스의 한계에 의해 위와 같이 복잡한 트랜잭션을 일일이 추적하는 것은 시간도 많이 소요될 뿐만이 아니라 때에 따라서는 메소드(Method)와 ABI(Application Binary Interface) 같은 데이터를 읽고 해독하는 지식도 더러 갖춰야하는 경우도 있습니다.

하지만 현대 사회는 바쁩니다. 모두가 블록체인 트랜잭션의 데이터 구조를 이해하고 추적할만큼 시간이 없기 때문에 관련 데이터를 정제한 서비스를 이용하거나 누군가가 해놓은 분석을 읽는 방법으로 온체인 데이터를 활용하는 것이 아무래도 수지타산이 맞을 것입니다. 예를 들어, 엘립틱(Elliptic)과 같은 서비스를 이용해 가상자산 해킹 사건의 배후에 대한 수사를 더 효율적으로 할 수 있을 것이고 솔라나 NFT 시장에 대한 분석을 읽으며 NFT 구매를 위한 전략을 짤 수 있을 것입니다.

쟁글 애널리틱스에서 온체인 데이터 보는법

쟁글 애널리틱스는 온체인 데이터를 베타 서비스를 출시해 현재 클레이튼, 이더리움, 폴리곤, BNB 체인에 대한 데이터를 제공하고 있습니다. 일일 트랜잭션 수, 가스 사용량, 일일 활성화 주소 수와 같은 지표를 통해 각 체인의 펀더멘탈에 대한 분석을 할 수 있게 되는데요, 예시로 몇 개 지표에 대한 분석을 해보도록 하겠습니다.

1. 클레이튼 스마트 컨트랙트 생성 추이

위의 그래프는 클레이튼 블록체인 상에서 만들어지는 스마트 컨트랙트의 개수와 비율을 추적합니다. 위 그래프를 통해서 우리는 3월부터 클레이튼 블록체인 상의 스마트 컨트랙트 생성이 하락하고 있다는 사실을 알 수 있습니다.

범례에서 KIP7(토큰) 항목과 KIP17(NFT) 항목이 있는 걸 확인할 수 있는데요, 연두색 영역은 KLAY와 같은 FT(Fungible Token)를 의미하고 파란색 영역은 클레이튼 블록체인에서 흔히 거래되는 NFT 표준인 KIP17를 의미합니다. 위의 그래프에서 우리는 NFT가 토큰보다 더 많이 만들어지고 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.

해당 그래프 좌측 상단에서 ‘100% 누적차트’를 선택하면 위와 같이 KIP7과 KIP17의 생성 비율을 비교할 수 있습니다. 위 그래프에 의하면 7월 18일 기준 생성되는 스마트 컨트랙트의 약 94%가 KIP17인 것을 알 수 있는데요, 이를 통해 우리는 클레이튼 생태계에서 NFT가 차지하는 비율이 압도적이며 토큰을 사용하는 디파이가 상당히 부진한 상태라고 유추할 수 있을 것입니다.

2. 오픈씨 클레이튼 트랜잭션 및 거래량 추이

위 그래프는 오픈씨(OpenSea) NFT 마켓플레이스에서 이뤄지는 클레이튼 NFT 트랜잭션과 거래량의 추이를 보여주고 있습니다. 트랜잭션은 NFT 거래가 일어난 횟수를 의미하며 거래량은 일반적인 의미의 거래량과 같은 뜻으로, 거래가 일어난 NFT 가치의 총합이라고 할 수 있습니다. 그렇다면 이 두 수치를 가지고 어떤 해석을 할 수 있을까요?

그래프를 7일 기준으로 변경해서 조금 더 자세히 들여다보겠습니다. 위 이미지에서 7월 22일과 7월 23일을 비교해보면 트랜잭션은 비슷한데 거래량에서 큰 차이가 나는 것을 볼 수 있습니다. 제일 직관적인 해석을 하자면, 7월 23일에 가격이 상대적으로 비싼 NFT에 대한 거래가 더 많이 이뤄졌다고 유추해볼 수 있습니다. 비슷한 방법론으로 7월 20일과 7월 21일 비교해본다면, 7월 21일에 비해 7월 20일에 거래된 NFT들의 가치가 더 높았다는 판단을 할 수도 있을 것입니다.

하지만 개별 NFT 가격에 대한 정보가 부족하기 때문에 위와 같은 직관적인 판단은 자칫 잘못된 분석으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 단 한 개의 NFT가 비정상적으로 높은 가격에 거래된 사례가 있다면 위 지표를 통해 시장 상황을 판단하는 것에 한계가 생기기 때문입니다.

3. 오픈씨 컬렉션별 테이블

위 테이블에서는 오픈씨에서 거래되는 NFT 컬렉션에 대한 데이터를 1일, 7일, 30일 단위로 보여주고 있습니다. 현재 1일 기준으로 거래량이 가장 높은 선미야 클럽(Sunmiya Club Official)의 경우, 1일 기준 평균가가 2255 KLAY입니다. 선미야 클럽의 평균가는 7일 기준 2048 KLAY 그리고 30일 기준 2084 KLAY를 기록했습니다. 정리하자면, 선미야 클럽은 지난 30일보다 평균적으로 더 높은 가격에 거래되고 있으며 동시에 거래량도 동반 상승한 것을 확인할 수 있습니다.

그런데 혹시 최근에 가상자산 시장 전체의 상승과 함께 선미야 클럽도 동반 상승한 것은 아닐까요?

4. 오픈씨 주요 컬렉션 거래량 추이

위 그래프는 쟁글 애널리틱스가 선정한 클레이튼 주요 컬렉션의 거래량을 나타내고 있는데요, 선미야 클럽 거래량 비율이 최근 급상승한 것을 확인할 수 있습니다. 이렇게 주요 컬렉션 사이에서 선미야 클럽의 거래량 비율이 성장했다는 것은 선미야 클럽의 평균가가 단순히 시장 전체와 동반 상승한 것만은 아니라는 결론을 내릴 수 있을 것입니다.

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온체인 데이터의 의의

불확실성 속의 길라잡이

아마존, 메타, 구글 등의 빅테크 기업들은 일명 ‘담장이 쳐진 정원’(Walled Garden), 즉, 닫힌 생태계를 구축해 해당 플랫폼을 사용하는 사용자의 데이터를 수집했습니다. 이 기업들이 수집하는 데이터는 경쟁우위를 점할 수 있는 수단으로, 섣불리 타기업과 공유할 수 없었습니다. 그러나 웹3의 도래로 이러한 사용자 데이터가 모두에게 열리는 세상이 다가오고 있습니다. 우리는 디파이의 온체인 데이터로 그 첫 단추를 끼우고 있습니다.

2022년 상반기에 가상자산 시장은 루나 사태를 시작으로 셀시우스, 3AC와 같은 기업들이 파산하는 전례 없는 사건들을 겪으며 진통을 겪었는데요, 이 사건들을 분석할 때도 온체인 데이터가 중점적으로 쓰였습니다. 온체인 데이터를 통해 전체적인 시장 상황뿐만이 아니라 프로토콜 단위로 객관적인 데이터를 수집할 수 있게 되면서 현금 흐름과 담보비율, 청산 가격 등에 대한 정보를 알 수 있게 되었고 민첩한 대응이 가능해졌습니다. 비록 디파이를 통한 과도한 레버리지 전략이 많은 가상자산 관련 기업을 궁지로 내몰았지만, 위 사건들을 통해 오히려 데이터의 투명성을 위시한 디파이가 가진 잠재력을 확인할 수 있는 기회가 되기도 했습니다.

온체인 데이터를 활용해 기존에 불가능했던 분석들이 가능해지고 있고 우리가 몰랐던 사실들에 대해서 알 수 있게 되었습니다. 온체인 데이터는 정보의 비대칭을 완화해 더욱더 투명한 금융을 실현시키는데 그 의의가 있다고 할 수 있습니다.

<셀시우스∙3AC∙블록파이 사태 총정리 보러가기>

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