[논문 리뷰] Measuring Asset Composability as a Proxy for Ecosystem Integration.

Victor von Wachter, Johannes Rude Jensen외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 02.

FinTech, Crowdfunding, Digital Finance인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 자산의 구성 가능성(composability)을 측정하기 위한 새로운 지표를 제안한다. 이는 타원의 원본 엔티티와의 거리를 계량화하여 복합적인 구성 구조를 통해 측정하며, 생태계 통합 정도를 평가할 수 있도록 한다. 2020년도 USDC와 그 조합된 버전들에 대해 평가한 결과, 깊이 있는 구성 중첩이 존재하며, DeFi 생태계 전반의 기술적 및 경제적 종속성을 측정할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공한다.

ABSTRACT

Decentralized finance (DeFi) provides a new level of integration for financial applications. Whilst blockchain technology is inherently transparent, measuring both the economic and technical risks of an increasingly integrated ecosystem is challenging. In this extended abstract, we approach the issue with an asset-centric view by proposing a measurement of the dependency of DeFi tokens. The method quantifies the distance between the original token entity and the composed version. Even for highly nested tokens, it allows to drill down to the original entity thus approximately gauging the level of integration within the broader DeFi ecosystem. The method is initially evaluated through the analysis of USDC and composed versions for all transactions of 2020.

연구 동기 및 목표

• 점점 더 연결되어 있는 DeFi 생태계에서 경제적 및 기술적 리스크를 측정하는 데 도전하는 데 목적이 있다.
• 원본 자산으로부터의 유전자 추적을 통해 DeFi 토큰의 구성 가능성 정도를 정량화하는 방법을 개발하는 데 목적이 있다.
• 연구자와 실무자들이 표준화되고 자산 중심의 지표를 통해 토큰이 광범위한 DeFi 생태계 내에서 얼마나 통합되어 있는지를 평가할 수 있도록 하는 데 목적이 있다.
• 심층적으로 중첩된 구조조차도 처리할 수 있는 확장 가능한 분석 방법을 제공하는 데 목적이 있다.

제안 방법

• 이 방법은 복합 토큰에서 원본 기초 자산으로 되돌아가는 경로의 길이를 기반으로 구성 가능성 지표를 정의한다.
• 각 노드가 토큰을 나타내고, 간선이 구성 관계를 나타내는 방향 그래프로 토큰의 구성 구조를 모델링한다.
• 거리 지표는 원본 자산(예: USDC)으로 되돌아가기 위해 필요한 홉 수로 계산된다.
• 블록체인 거래 데이터를 활용하여 다중 계층의 구성 구조를 거쳐 토큰의 유전자를 재구성한다.
• 2020년의 온체인 데이터를 사용하여 USDC와 그 조합된 변형 토큰을 분석함으로써 지표의 실증적 검증을 가능하게 한다.
• 심층적으로 중첩된 토큰 구조에서도 원본 자산을 식별할 수 있도록 드릴다운 분석을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 DeFi 토큰들은 얼마나 많은 계층의 금융 공학을 거쳐 구성되어 있으며, 실제로 얼마나 깊이 중첩되어 있는가?
• RQ2 토큰의 구성 가능성은 어떻게 측정할 수 있으며, 이는 광범위한 DeFi 생태계에 대한 통합 정도를 반영할 수 있는가?
• RQ3 2020년 기준 주요 스테이블코인인 USDC의 구성 가능성 거리 분포는 어떠한가?
• RQ4 온체인 거래 데이터로부터 복합 토큰의 유전적 기원을 신뢰성 있게 재구성할 수 있는가?
• RQ5 구성 가능성은 DeFi에서의 체계적 리스크 노출과 어떻게 관련되어 있는가?

주요 결과

• 분석 결과, USDC와 그 조합된 버전들은 깊이 있는 구성 중첩을 보이며, 일부 토큰은 원본 USDC로 되돌아가기 위해 여러 홉을 거쳐야 함을 확인했다.
• 이 방법은 복합 토큰의 유전자를 성공적으로 재구성했으며, 심지어 매우 깊이 중첩된 구조조차도 루트 자산으로 추적 가능함을 입증했다.
• 많은 수의 복합 토큰이 다른 복합 토큰 위에 구축되어 있음을 발견하여, 복잡한 종속성 네트워크가 존재함을 시사했다.
• 지표를 통해 DeFi 생태계 내 핵심적인 구성 허브와 잠재적 리스크 집중 지점을 식별할 수 있었다.
• 결과적으로 구성 가능성은 생태계 통합도와 체계적 리스크 노출도를 측정할 수 있는 측정 가능하고 의미 있는 대체 지표임을 시사했다.
• 이 방법은 DeFi 자산 간의 기술적 및 경제적 종속성 평가에 대해 확장 가능하고 투명한 방식을 제공한다.