온라인 부동산 서비스 이용 형태 분석

1. 주택 시장의 변화와 온라인 부동산 서비스

 최근 몇 년간 서울 및 수도권을 중심으로 주택 부동산 가격이 지속적으로 상승하며 부동산 시장의 불안정성은 가중 되어 왔습니다. 이에 주택매매 대신 전월세, 특히 월세 형태의 주택 임대차 시장의 비중이 증가하는 모습을 보였습니다. 국토교통부 자료에 따르면, 2017년 주택매매와 전월세 거래량은 각각 947천 건과 1,674천 건으로, 전월세 거래건수가 차지하는 비중이 63.8%로 최근 4년 내 가장 높은 수치를 나타냈습니다. 전월세 거래량 중 월세 거래건수의 비중은 2017년 42.5%로 절반에 육박하는 수준을 보였습니다.

-주택 연간 전월세 거래량 및 월세 거래 비중-

국토교통부, '주택 전월세 거래량 추이'

 또한 통계청의 '장래가구추계' 자료에 따르면, 국내 전체 가구 중 1인 가구의 비중은 2015년 27.2%에서 2045년에는 36.3%까지 증가할 전망으로, 이에 따른 향후 가구 및 주거 형태의 변화도 불가피할 것으로 보입니다. 이러한 주택 시장의 가격 불안정성과 1인 가구를 중심으로 한주거지 이동 빈도의 증가를 배경으로, 오프라인과 온라인을 유기적으로 연결하여 짧은 시간 내에 원하는 매물에 접근하도록 하는 새로운 형태의 온라인 부동산 중개 플랫폼 서비스가 성장했습니다.

 2-3월은 전월세 부동산 시장이 가장 활발해지는 시즌으로, 사전 정보 탐색을 위한 온라인 부동산 중개 플랫폼 서비스에 대한 수요 역시 이와 맞물려 증가하는 시기입니다. 따라서 이번 토픽에서는 전체 온라인 부동산 서비스 및 부동산 서비스 내 세부 유형과 개발 서비스의 이용 형태 현황을 분석해보고자 합니다.

-2017년 월별 주택 매매 및 전월세 거래건수의 상대적 비중 추이-

연간 유형별 거래건수의 합을 100이라 했을 때, 각 월에서 발생한 거래건수의 비중

 본 분석에서는 '부동산 서비스'의 대상을 전문 부동산 분양, 청약, 중개 웹사이트 및 애플리케이션, 주요 포털 웹사이트 내 부동산 섹션, 그리고 이 외에도 정부 기관이나 금융 서비스 중 부동산 분양, 청약, 중개 서비스를 제공하는 웹사이트 및 애플리케이션으로 정의하고, 그 범위 내에 2018년 2월 코리안 클릭 순 이용자수 기준 PC Web Top 10 부동산 서비스와 Mobile App Top 10 부동산 서비스를 분석 대상으로 선정했습니다.

서비스 유형별 분석

2. 온라인 부동산 서비스의 전반적 이용 형태 분석

 주택은 일반 소비재와는 달리 대체성이 없는 생존 필수재로, 큰 거래 금액과 정보의 비대칭성으로 인해 이용자들이 정보 탐색 시 높은 관여도를 보이는 것이 특징입니다. 따라서 온라인 부동산 서비스는 큰 화면을 통한 정보 습득을 위해 PC를 First Device로 한 서비스 이용 형태가 지배적이었습니다. 그러나 최근 수도권을 중심으로 상승하는 주택 매매 가격으로 인해 임대차 주택의 수요가 증가했고, 젊은 세대를 중심으로 한 1인 가구의 비중이 늘어나면서 Mobile App을 중심으로 기존 부동산 서비스와 차별화된 새로운 서비스들이 성장했습니다.

 부동산 서비스 PC와 Mobile 합산 전체 순이용자수는 2018년 1~2월 평균 9.3백만명으로 최근 5년 동안 강보합세를 유지하고 있는 가운데, 디바이스 간 이용 형태의 변화가 확인 되었습니다. 여전히 PC를 통한 부동산 서비스 이용자수가 Mobile 대비 우세한 것으로 조사되고 있지만, PC의 이용규모는 축소되고 있는 반면 Mobile App을 중심으로 한 이용 규모가 확대 되었습니다.

-디바이스별 부동산 서비스 순 이용자수 추이-

 디바이스 조합별 순이용자수 비중 추이에서도 Mobile을 단독으로 이용자 비중이 과거에 비해 증가한 모습을 확인할 수 있었습니다. 특히 30대 이하 연령층을 중심으로 중개 서비스 이용이 활성화되면서 2016년과 2017년 사이 Mobile Only 순이용자수 비중이 6.3%p로 크게 상승하였습니다.

-디바이스 조합별 순이용자수 비중 추이-

 온라인 부동산 서비스 이용자의 인구 특성은 30대 이상 남성을 중심으로 형성되었으며, 수도권 지역 거주자와 하이트 칼라, 월 500만원 이상 고소득 이용자 비중이 가장 높았습니다. 이는 매물시세확인, 분양 계획 탐색, 그 외 부동산 관련 뉴스 구독 등 온라인 부동산 서비스 이용에 대한 수요가 안정된 생활 수준을 가진 이용자 집단에서 집중되어 발현된 결과로 보여집니다.

-부동산 서비스 전체 이용자의 인구통계 특성-

3. 온라인 부동산 서비스의 전반적 이용 형태 분석

 온라인 부동산 서비스의 유형의 주요 포털 사에서 제공하는 ' 포털 부동산 서비스', 임대인 혹은 중개업자의 매물과 임차인을 연결하는 플랫폼인 '중개 서비스', 각종 매물의 현 시세를 확인할 수 있는 '시세 확인 서비스', 그리고 아파트나 정부 산하의 임대 주택을 대상으로 한 분양, 청약 서비스를 제공하는 ' 분양 청약 서비스' 총 네 가지 유형으로 분류될 수 있습니다.

 PC와 Mobile을 합산한 순이용자수를 살펴보면, 포털 부동산 서비스가 약 6.2백만 명으로 가장 높았고, 중개 서비스, 시세확인 서비스, 분양 청약 서비스 순으로 뒤를 이었습니다. 이는 포털 사이트에 대한 습관적 이용 형태가 부동산 서비스 시장에도 적용된 것으로 해석됩니다.

 디바이스별로는 대부분의 유형에서 PC 이용자 커버리지가 Mobile을 앞선 가운데, 중개 서비스에서 유일하게 Mobile 커버리지가 PC 대비 우세한 것으로 조사되었습니다. 이는 Mobile을 중심으로 한 부동산 중개 신규 서비스의 시장 진입 과정에서 짧은 시간 내에 원하는 매물에 접근이 가능하다는 Mobile 부동산 서비스의 특성으로 40대 이하 신규 이용자들이 대거 유입되며 전체 적인 Mobile 이용자수를 확보한 결과로 보여집니다.

-부동산 서비스 유형별 순이용자수(좌) 및 디바이스 커버리지(우) 비교-

 부동산 서비스 유형의 각 특성이 반영되어 이용자 연령층 분포는 상이하게 나타났습니다. 중개와 분양 청약 서비스에서는 30대 이하 저연령층의 비중이 높은 반면, 포털 제공 서비스 및 시세확인 서비스에서는 40대 이상 고연령층의 비중이 높았습니다. 실거주를 위한 아파트 분양, 청약, 전월세 매물 검색을 위한 중개 서비스의 수요가 높은 30대 이하와 투자 목적의 시세확인이나 택지 개발 계획 검색 등 전반적인 부동산 시장 탐색에 대한 니즈가 높은 40대 이상에서의 분극화된 목적으로 인한 현상으로 분석됩니다.

-부동산서비스 유형별 연령대 순 이용자 수 비중 비교-

 부동산 서비스 유형에 따른 월별 상대적 이용규모를 분석해보면, 전체 온라인 부동산 서비스의 순잉요자수는 1월에 가장 많은 것으로 조사되었습니다. 이는 주택 전월세 거래가 가장 활성화되는 2-3월 직전인 1-2월 동안 매물 검색을 위해 부동산 중개 서비스 이용 니즈가 증가하기 때문입니다. 또한 주택 매매거래량이 가장 높은 6-8월에는 관련 정보를 탐색하고자 하는 수요가 증가하며 포털 내 부동산 서비스의 이용자수는 상승하는 모습이 목격되었습니다.

-부동산 서비스 유형에 따른 월별 상대적 이용규모 Heat Map-

 온라인 부동산 서비스 유형에 따른 시간대별 순이용자수 도달률을 비교해보면, 전체적으로 09-11시의 오전 시간대와 16시 전후의 오후 시간대의 이용이 두드러졌습니다. 유형별로는 포털제공 서비스와 시세확인 서비스가 09-11시의 오전 시간대에 이용이 가장 높고, 중개 서비스는 16시 전후의 오후 시간대에 주 이용되는 것으로 파악되었습니다. 이는 40대 이상 고연령층이 PC를 통해 주로 이용하는 포털 및 시세 확인 서비스와 30대 이하 저연령층이 Mobile을 통해 이용하는 중개 서비스의 상이한 특성이 반영된 것으로 판단됩니다.

-온라인 부동산 서비스 유형에 따른 시간대별 순이용자 도달률-

 주중과 주말의 유형별 도달률을 살펴보면, 전반적으로 주중이나 우세하나, 주말에는 중개 서비스가 포털이나 시세확인 서비스보다 높은 도달률을 보였습니다. 이는 30대 이하 젊은 연령층들이 주말을 이용해 집중적으로 전월세 매물을 탐색한 후 즉시 오프라인에서 매물을 확인하고자 하는 수요에서 기인한 결과로 해석됩니다.

-부동산 서비스 유형별 주중/주말 이용자 도달률 비교-

 주중과 주말의 유형별 도달률을 살펴보면, 전반적으로 주중이나 우세하나, 주말에는 중개 서비스가 포털이나 시세확인 서비스보다 높은 도달률을 보였습니다. 이는 30대 이하 젊은 연령층들이 주말을 이용해 집중적으로 전월세 매물을 탐색한 후 즉시 오프라인에서 매물을 확인하고자 하는 수요에서 기인한 결과로 해석됩니다.

4. 주요 온라인 부동산 서비스 경쟁 관계 분석

 개별 부동산 서비스 트래픽을 분석한 결과, PC에서는 네이버와 다음 등 포털 사이트에서 제공하는 부동산 서비스의 이용자수가 압도적인 반면, Mobile에서는 직방과 다방 등 Mobile App을 기반으로 한 새로운 부동산 중개 서비스가 우세한 것으로 조사되었습니다. 이 중 PC와 Mobile App 각각의 Top 2 서비스인 네이버부동산, 다음부동산, 직방, 다방 이용자의 특성과 서비스 간의 경쟁관계를 살펴보고자 합니다.

-PC/mobile 부동산 서비스 이용자수 TOP 10-

 전체 부동산 서비스 이용자 집단의 성, 연령, 거주지역, 직종, 월소득 등 인구 특성과 주요 개별 부동산 서비스의 인구 특성을 비교해보면, 중개 서비스인 '직방'과 '다방'의 경우 30대 이하 연령층과 비수도권 거주자, 화이트칼라 외의 직종 종사자 그룹에서 강세를 보였으며, 이는 비수도권 거주자 중 학생이나 사회초년생을 중심으로 수도권 거주 목적의 높은 전월세 수요에 따른 결과로 보여집니다. 네이버 부동산과 다음 부동산은 40대 이상 연령층과 수도권 거주자, 화이트칼라 직종 종사자 그룹의 강세가 두드러지면, 이는 세사확인이나 부동산 시장 동향 및 정보 탐색을 위한 이용이 주가 되는 이용형태에서 기인한 것으로 해석될 수 있습니다.

-주요 부동산 서비스의 인구특성별 이용자 수 구성비-

(부동산 서비스 전체 이용자 집단과의 비교)

 주요 서비스 간 중복 이용률을 살펴보면, 포털의 레버리지 효과로 인해 모든 서비스에서 '네이버 부동산'과 중복 이용률이 높은 가운데, '직방'과 '다방'은 상호 서비스 간 중복 이용자의 비중이 높은 것으로 보아 강한 경쟁이 발현되고 있는 것으로 파악됩니다. 특히 ' 다방' 이용자의 ' 직방' 중복 이용률은 39.3%로 '직방' 이용자의 '다방' 중복이용률에 두 배 앞서며, Mobile App을 기반으로 한 부동산 중개 서비스 시장에서 '직방'에 여전히 강한 First-Mover Advantage가 작용하고 있는 것으로 판단됩니다.

-주요 부동산 서비스 별 타 서비스 중복 이용률 비교-

 '직방'과 '다방'의 중복 이용자수는 과거 대비 67% 증가했으며, 두 서비스의 Mobile App 중복 이용자를 대상으로 개별 이용자마다 더 긴 이용시간을 머무는 서비스를 주이용 서비스라 정의하고, 주이용 서비스 순이용자수의 비중 추이를 비교했을 때, '직방'의 주이용자수 비중은 2016년에 73.2%이었으나 2018년에는 55.1%로 감소하며 '다방'과의 격차가 좁혀졌습니다. 시장을 선도하고 있는 두 사업자의 경쟁 구도 강화로 Mobile 상의 온라인 부동산 서비스 시장은 과거 대비 치열해진 것으로 해석됩니다.

-직방/다방 Mobile App 중복이용자수와 중복이용자의 주이용 서비스 순이용자수 비중 비교-

 '직방'과 '다방'의 중복 이용자수는 과거 대비 67% 증가했으며, 두 서비스의 Mobile App 중복 이용자를 대상으로 개별 이용자마다 더 긴 이용시간을 머무는 서비스를 주이용 서비스라 정의하고, 주이용 서비스 순이용자수의 비중 추이를 비교했을 때, '직방'의 주이용자수 비중은 2016년에 73.2%이었으나 2018년에는 55.1%로 감소하며 '다방'과의 격차가 좁혀졌습니다. 시장을 선도하고 있는 두 사업자의 경쟁 구도 강화로 Mobile 상의 온라인 부동산 서비스 시장은 과거 대비 치열해진 것으로 해석됩니다.

5. 온라인 부동산 서비스의 경쟁 구도 강화 및 향후 전망

 온라인 부동산 서비스의 1위 사업자인 네이버는 2018년에 접어들며 PC와 Mobile 내 부동산 서비스를 개편했습니다. PC에서는 매물을 검색할 수 있는 지도의 크기를 확장하여 큰 스크린의 활용도를 향상시켰고 검색필터의 사용성을 개선하여 PC 부동산 서비스 내의 입지를 강화하고자 했습니다. 또한 Mobile App에는 키워드 검색 기능을 강화하고, 중복 매물을 통합하며, 지도의 길 찾기 기능과 연동하는 등 부동산 서비스 Mobile App 1~2위 사업자인 '직방'과 '다방'을 겨냥한 공격적인 움직임을 보이고 있습니다.

 또한 Mobile App 중개 서비스 선두 사업자인 '직방' 또한 전월세 임대 매물을 넘어서 최근 아파트 매물 정보를 제공하는 서비스를 오픈했고, VR 기술을 도입하여 'VR 홈투어' 서비스를 제공하으로써 이용자들이 매물의 실제 모습을 확인할 수 있게 했습니다. '다방'은 '다방샾'이라는 세부 서비스를 론칭, 생활/리빙 카테고리의 e-커머스 영역으로 진화하려는 움직임을 보이고 있습니다. 

 이 외에도 부동산 대출 서비스까지 제공하는 KB국민은행의 '리브온(Liiv On)', 실거래가, 인구이동, 공급량 등 매물의 종합정보를 제공하는데 특화된 '호갱노노', 빌라 전문 부동산 중개 서비스 '집나와', 사무실 상가 전문 부동산 중개서비스 '네모'등 차별화된 기능과 영역을 앞세운 새로운 서비스들의 시장 진입도 주목할 만한 부분입니다.

 수도권을 중심으로 한 부동산 가격의 상승세와 가구 형태의 변화로 인해 부동산에 대한 수요가 상승하고, 사업자들의 서비스 개선 및 비즈니스 모델 확장으로 인해 향후 온라인 부동산 서비스의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상됩니다. 각 서비스가 경쟁 우위를 갖기 위해서는 타사와 차별화된 서비스를 확장하고 질적 성장을 추구함과 동시에 서비스 내 정보 및 콘텐츠의 신뢰성 확보로 이용자들의 충성도를 높일 수 있는 전략이 주요할 것으로 판단됩니다.

데이터 분석

 IT에서 기획은 보통 전략기획, 서비스기획으로 구분합니다.

전략기획은 사업기획서 작성이 주 포지션이고, 서비스 기획은 제품 설계 쪽을 말합니다. 저는 주로 서비스 기획을 하였지만, 운영을 진행하다보면 데이터의 분석이 무엇보다 중요하다는 사실을 알 수 있죠.

 그래서 오늘은 운영에 필요한 데이터 분석에 관한 내용을 공유합니다.

먼저 데이터 프로세스에 관해서는 다음과 같습니다.

● 데이터 분석 프로세스

 2. Log를 Metric(지표)로 

 3. OMTM 설정하기 

 4. 데이터 보기 

아마, 업무의 롤을 나열하기는 쉽지 않지만, 간단한 정의로 정리를 해보자면, 

1. Operation Framework 만들기

  - 도메인, 서비스, 사용자에 대한 이해를 바탕으로 유의미한 데이터를 선별, 분석 틀 제작.    

  - 사용자 여정 지도 (User journey map) 

     · 사용자의 진입과 이탈 

     · 서비스의 핵심 기능과 거기에 이르는 길 

     · 사용자의 Status 변화 

     · 서비스 이용에 영향을 미치는 내/외부적 요인 

     · 운영자가 서비스에 개입하는 시점 

     · 운영자의 개입형태 

  - 유저가 들어오고, 나간 이후의 전체 Flow 

  - 각 단계가 일종의 Funnel형태로 서로 유기적으로 엮여 있으며, 그 관계가 명확함. 

  - 아래 세 가지 핵심 요소가 모두 반영. 

     · Get Users : 사용자를 데려 오기.

     · Drive Usage : 유입 사용자들을 서비스 내에 안착, 서비스 핵심 기능을 사용 유도.          

     · Make Money : 그 과정에 적절한 BM을 붙여서 매출을 일으키기 

2. Log를 Metric(지표)로

   - 의미 있는 지표 추출하기 지표의 의미를 읽는 능력

   - 서비스 Operation 과정에서 생성되는 다양한 Log를 분석 가능한 형태로 Summarize 

   - 서비스를 들여다 보고 분석하기 위한 틀잡기 

   - 사람/돈에 대한 기본적인 지표들 체크하기 

   - 지표들 간의 관계 이해하고 지표를 통해 서비스의 현재 상태 이해하기 

   - 후행지표에 영향을 주는 의미 있는 선행지표 찾아내기  

   - 사람과 관련된 지표 

     · 회원수 (User) 

     · 상태별 / 누적 회원수 

     · Active User 

        · DAU, WAU, MAU … 

     · MCU (Maximum Current User) 

     · PU (Paying User)          

   · 가입전환율 

   · 재방문자 비율 

   · 방문간격 (Visit Frequency) 

   · 잔존율 (Retention Rate) 

     · Classic Retention 

     · Rolling Retention 

   · 결제유저비율 (Paying User Rate) 

   · 바이럴 계수 (Viral Coefficient) 

   · NPS (Net Promoter Score)   

   - 돈과 관련된 지표 

   · 매출 (Revenue) 

   · 결제횟수 (Transactions) 

   · ARPU (Average Revenue Per User) 

   · ARPPU (Average Revenue Per Paying User) 

   · ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) 

   · ASP (Average Selling Price) 

   · 평균 구매간격 (Purchase Frequency) 

   · CPC, CPM, CPA 

   · CAC (Customer Acquisition Cost) 

   · LTV (Lifetime Value) = CLV (Customer Lifetime Value) 

   · LTR (Lifetime Revenue) 

   · ROAS (Return on Ads Spending) 

3. OMTM (One Metric That Matters)

   - 가장 중요한 한가지 지표로 KPI와는 전혀 다른 의미로 사용.

   - KPI는 성과만을 노출 OMTM은 한가지 지표만을 위해 사용. 

   - 넓은 시야에서 서비스를 바라보고, 서비스 자체에 초첨을 맞출 수 있게 한다.

   - 선행 지표 중에서 선별하고, 중의적 의미를 가지지 않는 명확한 지표에만 사용.

4. 데이터 보기

   - 1~3항에 해당되서 도출된 정보를 바탕으로 데이터를 분석해 보기

   - 지표간 관계를 이해하기

   - 서비스 도메인과 지표 보기

   - 지표 판단의 기준점 잡기

문자인증업체선택

안녕하세요. 박연입니다.

오늘은 모바일 인증업체에 대해 소개시켜 드리겠습니다.

서비스 기획을 할때 인증업체를 검색하는 시점이 오는데요. 인증은 총 2가지로 구분할 수 있습니다. 본인인증, 번호인증입니다.

서비스를 기획할 경우 다음과 같은 고민에 직면하게 됩니다. 

회원 가입시 어느정도의 인증절차를 거쳐야만 하는 걸까?

아이디, 비밀번호, 이름, 등과 같은 개인정보를 입력 받고 가입을 시키는지 아니면 "인증" 절차까지 완료할 것인지가 중요합니다.

본인인증

 본인인증은 개인정보 보호의 종류이며, 본인임을 인증하는 절차로 이름, 성별, 생년월일, 통신사등을 선택하고 모바일로 번호를 전송 후 입력된 인증번호를 입력하여, 본인임을 인증하는 절차입니다. 주로 1인 1계정의 가입을 목적으로 하는 사이트에서 사용하며, 개인정보를 활용하여 서비스를 제공해주는 플랫폼에서 주로 본인인증 절차를 두고 있습니다.

번호인증

 번호인증은 이 또한 개인정보 보호의 한 종류입니다. 본인인증과는 다른 종류의 인증 절차로 번호만을 확인하는 절차 입니다. 주로 본인인증까지 진행하면, 회원가입시 이름, 성별, 생년월일, 전화번호 등과 같은 개인정보보호법에 따라 수집된 정보를 관리할 수 있지만, 회원가입시 그정도 만큼이 필요 없다고 판단되면, 다음과 같은 번호인증을 주로 사용합니다.

말 그대로 A라는 사람이 국가/000-0000-0000 임을 확인 하는 절차 입니다. 성별, 나이 등과 같은 본인임을 확인 할 수 는 없습니다.  SNS, 일반적으로 가벼운 서비스를 기획할 때 이메일 인증 다음으로 사용하는 인증절차 입니다.

비용은 본인인증보다는 저렴하며, 주로 가벼운 서비스에 많이 사용되고 있습니다.

위 인증업체 목록을 참고해서 본인 서비스에 올바른 선택을 하시면 됩니다.

이상입니다.

 안녕하세요. 박연구원입니다. 오늘은 대학교 시절에 PPT를 열심히 만들면서 얻은 노하우를 소개시켜 드릴까 합니다.

 참고로 2014년 건축문화대상 - 특선 한 PPT 참고해 주세요.

건축학과를 다니다 보니 주로 PPT로 작업을 많이 했는데요.

간편하면서도 만들기 용이한 템플릿을 소개시켜 드리겠습니다. 무엇보다 내용이 가장 중요합니다. 그렇지만 그 내용을 어떻게 표현해야 하는지 궁금해 합니다. 그래서 보통 PPT로 작업할때 디자인 작업에 최소한의 시간을 써야 합니다. 그것이 내용을 더욱 알차게 만들 수 있는 방법이라 생각합니다. 제가 작업한 건축학과 졸업 PPT 를 참고해 주세요.

1. Slideshare : www.slideshare.com

 ■ 회원가입 필요 (이메일로 간편가입)

 ■ 슬라이드쉐어는 프리젠데이션 기획, 제작, 디자인을 배울수 있습니다.

 ■ PPT 소스를 얻기에 좋습니다. (다운로드 소스 보관 및 PPT 재편집가능)

2. Gliffy :  www.gliffy.com

  ■ 회원가입 필요 (이메일로 간편가입)

  ■ 다이어그램을 무료로 만들기 좋다. (Process도 그리기가 좋다)

  ■ Jira와 연동성이 좋다. 

  ■ 서비스 기획자가 쓰면 좋다.

3. Subbtle Patterns : https://www.toptal.com/designers/subtlepatterns

  ■ 회원가입 필요없음.

  ■ 디자인 패턴을 무료로 선택해서 다운로드가 가능하다.

  ■ 무료 강추

  ■ 퀄리티가 좋기 때문에 기획자 뿐만아니라 디자이너도 사용하기 좋다.

  ■ PPT에 디자인 패턴으로 넣기 좋다.

블록체인(BlockChain)이란 블록(Block)을 잇따라 연결(Chain)한 모음이라는 뜻으로, 데이터의 거래 내역들을 각 노드들에 분산하여 저장하는 분산데이터베이스의 한 형태입니다.

블록체인 알고리즘은 구현 방법에 따라 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

퍼블릭 블록체인(Public blockchains)

퍼블릭 블록체인은 거래에 참여하는 어느 누구나 열람/송금이 가능한 형태의 블록체인으로, 거래에 참여하는 어느 누구도 특정 기관의 허가를 받지 않아도 됩니다. 탈 중앙화 및 분산 장부 특징을 가진 완전분산형태의 블록 체인입니다.

컨소시엄 블록체인(Consortium blockchains)

컨소시엄 블록체인은 미리 선정된 특정 거래 증명자들에 의해 컨트롤 되는 형태의 블록체인으로, 한정된 탈 중앙화적 요소와 분산장부의 특징을 이용한 부분적 분산형태의 블록체인입니다.

프라이빗 블록체인(Fully private blockchains)

프라이빗 블록체인은 완전히 개인화된 블록체인으로서 한 중앙기관이 모든 권한을 가지는 형태의 블록체인으로, 거래에 참여하는 모든 사람들은 중앙기관의 허가가 있어야 합니다. 블록체인의 분산장부 기능의 장점을 이용한 중앙집권적 블록체인입니다.

 비트코인은 퍼블릭 블록체인 기술을 이용하여 구현된 가상화폐로, 블록체인의 탈 중앙화, 분산화의 장점을 이용한 것입니다. 이와 같은 경우 거래가 특정 기관의 허가 없이 이루어지기 때문에 특히 국내에서는 여러 가지 비합법적인 요소들이 발생할 가능성이 있습니다.

 최근에는 골드만삭스, 모건스탠리 등 세계적인 금융회사들이 블록체인 알고리즘을 도입하고 있으며, 국내 금융회사들도 블록체인 알고리즘 도입을 고려 중에 있습니다.

 금융회사들이 도입하려는 블록체인 알고리즘은 컨소시엄 블록체인의 방법으로 블록체인 알고리즘의 분산화 특징은 유지하되, 탈 중앙화적 요소는 부분적으로 배제하여 모니터링 및 통제가 가능하게 함으로서 불법적으로 이용될 수 있는 가능성을 최소화 시키는 것입니다.

블록체인, 금융에 혁명을 더하다

 지금까지의 모든 금융거래는 중앙 집중화된 장부 시스템에 따라 이루어 졌습니다. 모든 거래기록 및 중요정보들은 중앙 DB에 저장되어 있으며, 중앙 DB에 저장되어 있는 정보는 진실이 됩니다. 예를 들어 xx은행에서 거래를 할 때 은행종류, 지점과는 상관 없이 모두 동일한 중앙 DB에 접근하여 고객의 거래내역을 조회합니다.

 만약 공격자가 xx은행의 중앙 DB를 해킹하여 자신의 통장에 1000만원이 있다고 거래기록을 조작하고 인출을 시도한다면, xx은행에서는 공격자의 통장에는 실제로 1000만원이라는 돈이 있는 것으로 인지하고 1000만원을 내 줄 것입니다.

 중앙 시스템이 해킹 당한다면 모든 정보들이 위/변조 될 수 있기 때문에 많은 기업들은 이 중앙 시스템을 보호하기 위하여 많은 투자와 노력을 기울입니다.

하지만 블록체인은 분산화된 시스템으로, 중앙 집중화 된 시스템과 반대의 개념이라고 볼 수 있습니다. 사전에 미리 선정된 신뢰할 만한 기관 혹은 기업들이 블록 형태로 모든 거래기록 및 중요정보들을 갖고 있으며, 거래가 이루어 질 때 모든 분산시스템, 즉 모든 기관 혹은 기업들이 갖고 있는 정보들과 동일해야만 진실이라고 간주하고 거래가 성립되게 됩니다.

블록체인을 이용한 거래는 중앙시스템을 보호하기 위한 막대한 비용과 시간을 효과적으로 줄일 수 있으며, 보안성까지 우수하기 때문에 최근 각광을 받고 있습니다.

블록체인, 효율과 보안 두 마리 토끼를 잡다.

지금까지의 모든 금융거래는 중앙 집중화된 장부 시스템에 따라 이루어 졌습니다. 모든 거래기록 및 중요정보들은 중앙 DB에 저장되어 있으며, 중앙 DB에 저장되어 있는 정보는 진실이 됩니다. 예를 들어 xx은행에서 거래를 할 때 은행종류, 지점과는 상관 없이 모두 동일한 중앙 DB에 접근하여 고객의 거래내역을 조회합니다.

블록체인은 네트워크 내 모든 사용자들이 거래 정보를 갖고 있기 때문에 기존 중앙 시스템에 투입되던 막대한 보안비용이 절약되게 되게 됩니다. 또한 모든 사용자들이 거래에 대한 사실 여부를 확인해 주어야 하기 때문에 보안성도 높습니다. 모든 사용자들이 갖고 있는 정보를 해킹하면 되지 않느냐라고 반문을 할 수도 있지만, 사용자들이 갖고 있는 블록들이 올바른지 10분마다 한번씩 서로 확인을 하며, 잘못된 블록을 갖고 있는 사용자가 있다면 잘못된 블록을 폐기하고 정확한 블록으로 바꿔줍니다. 많은 사용자에게 분산되어 있는 모든 블록들을 10분 이내에 해킹을 한다는 것은 사실상 불가능한 일입니다.

현재 많은 국가 및 대형 금융기업들에서는 이런 블록체인 알고리즘을 현재의 금융시스템에 적용시키려 시도 중에 있습니다. 법의 테두리 안에서 블록체인 알고리즘의 장점 기술들을 활용한 서비스들이 상용화 되어 금융시장에 혁신의 새바람이 불기를 기대해 봅니다.

출처: http://blog.alyac.co.kr/558 [이스트시큐리티 알약 블로그]