제7장: 사회관계 그래프와 친밀도

7.1 왜 GMC에 사회관계 그래프가 필요한가

GMC는 단순히 기여만 기록하는 것이 아니라 — 사람들 간의 관계도 기록합니다. 이것은 부가 기능이 아니라 핵심 메커니즘의 기반입니다:

관계 그래프에 의존하는 메커니즘	목적
상속 메커니즘	감쇠 비율 결정 (친밀도가 높을수록 감쇠가 적음)
이해관계자 제외	투표 시 기여자와 너무 밀접한 관계의 개인을 제외
부정행위 방지	비정상적 관계 패턴과 공모 행위 식별
커뮤니티 거버넌스	커뮤니티 경계와 구성원 관계 정의

관계 그래프 없이는 위의 메커니즘 중 어느 것도 작동할 수 없습니다.

7.2 친밀도의 원천

친밀도는 Fay 간 상호작용과 사회적 관계 네트워크에서 파생됩니다:

• 상호작용 빈도: 두 Fay 간의 소통 및 협력 빈도
• 상호작용 깊이: 협력 프로젝트의 복잡성과 기간
• 관계 선언: 사용자가 능동적으로 선언한 관계 (가족, 동료 등)
• 공동 참여: 함께 참여한 커뮤니티, 프로젝트, 투표

7.3 온체인 전략

왜 온체인 저장이 필요한가

논의에서 도출된 결론: 사회적 관계는 관계의 진정성을 보장하고 위조를 방지하기 위해 온체인에 저장되어야 합니다.

관계 데이터가 위조될 수 있다면, 상속 감쇠와 투표 제외 등의 메커니즘이 모두 실패합니다.

계층적 저장

데이터 유형	저장 위치	근거
관계 존재 여부	온체인	위조 불가능성 보장
친밀도 값	온체인	상속 및 제외의 기준
친밀도 계산 증명	온체인 (ZK 증명)	계산의 감사 가능성 보장
상호작용 세부 내용	오프체인	데이터 양이 크고, 프라이버시 관련

오프체인에서 온체인으로의 앵커링

• 상호작용 세부 내용은 오프체인에 저장됩니다
• 통계 결과는 주기적으로 체인에 해시 앵커링됩니다
• 친밀도 업데이트 시 ZK 증명이 제출됩니다
• 누구나 해시를 통해 오프체인 데이터가 변조되지 않았음을 검증할 수 있습니다

7.4 친밀도 모델

계산 입력

친밀도 = f(상호작용 빈도, 상호작용 깊이, 관계 선언, 공동 참여, 시간 감쇠)

속성

• 최대 상한이 있습니다
• 장기간 상호작용이 없으면 감쇠합니다
• 계산 과정은 온체인 증명을 통해 감사 가능합니다
• 대칭성 미정 (A→B가 B→A와 같은지 여부)

친밀도-기능 매핑

친밀도 범위	상속 감쇠	투표 제외
매우 높음 (> 0.9)	최소	반드시 제외
높음 (0.7–0.9)	낮음	제외 권장
중간 (0.4–0.7)	보통	제외하지 않음
낮음 (0.1–0.4)	높음	제외하지 않음
매우 낮음 (< 0.1)	매우 높음 또는 불허	제외하지 않음

7.5 관계 유형

• 혈연 관계: 부모, 자녀, 형제자매
• 법적 관계: 배우자, 후견인
• 사회적 관계: 친구, 동료, 사제 관계
• 조직적 관계: 고용, 사업 파트너

서로 다른 관계 유형은 서로 다른 친밀도 기준선과 감쇠율을 가질 수 있습니다.

7.6 위조 방지

• 관계 선언에는 양측의 확인이 필요합니다 (양자 서명)
• 상호작용 기록은 시스템에 의해 자동 생성되며, 수동 입력이 아닙니다
• 단기간 내 대량의 상호작용은 이상으로 처리됩니다
• 두 당사자 간의 고립된 고빈도 상호작용 (공유 소셜 서클 없음)은 의심스러운 것으로 처리됩니다
• 관계는 이벤트 발생 전에 이미 온체인에 있어야 합니다 (상속 목적의 소급 기록은 허용되지 않음)

7.7 프라이버시 보호

• 관계 존재 여부는 공개됩니다 (투표 제외 등 공개 기능에 사용)
• 구체적인 친밀도 값은 선택적으로 공개할 수 있습니다
• 상호작용 세부 내용은 엄격히 기밀입니다
• ZKP를 사용하여 구체적인 관계를 공개하지 않고 자격을 증명합니다

7.8 논의 메모

사회관계 그래프의 설계 고려사항:

• 이것은 GMC를 순수한 Token 시스템과 구별하는 핵심 기능입니다
• 데이터 양이 가장 큰 과제입니다 — 글로벌 소셜 그래프는 규모가 엄청나게 큽니다
• 계층적 저장 (온체인 관계 + 오프체인 세부 내용 + 앵커링 증명)이 현재의 균형 잡힌 접근법입니다
• 친밀도의 대칭성 문제는 추가 논의가 필요합니다
• 관계 그래프 자체도 위조 방지 메커니즘이 필요합니다