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'''메커니즘의 전제조건'''
 
'''메커니즘의 전제조건'''
 
* 비대칭성(asymmetry): 채굴자의 작업증명은 어렵게 진행되고 확인자의 검증은 쉽게 이루어져야 한다.
 
* 비대칭성(asymmetry): 채굴자의 작업증명은 어렵게 진행되고 확인자의 검증은 쉽게 이루어져야 한다.
* 가능한 최적화 불가(no possible optimizations): 어떤 채굴회사들은 더 훌륭한 알고리즘을 개발하여 남보다 높은 효율로 채굴을 추진하고 남한테는 비밀로 누설을 안 할려고 할 수도 있다. 그러나 생일문제의 연구는 컴퓨터 학자들과 암호학자들로 넓은 범위에서 깊은 심도로 연구가 되여 있기에 미래에 더 훌륭한 알고리즘이 나타나기에는 진짜로 어려운 상황이다. 
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* 가능한 최적화 불가(no possible optimizations): 총명한 채굴회사에서 총명한 알고리즘을 개발하여 남보다 높은 효율로 채굴을 추진하고 남한테 비밀로 누설을 안 한다. 그러나
* 가능한 상각불가(no possible amortizations)
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* 가능한 상각불가(no possible amortizations)
* 독립적으로 조율가능한 매개변수(independently tunable parameters): 추후 알고리즘의 개선과 아키택쳐의 개선을 감안하여 작업증명의 변수들인 시간, 메모리, steepness는 반드시 독립적으로 조율가능해야 한다.
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* 독립적으로 조율가능한 매개변수(independently tunable parameters)
* 제약받는 병렬성(constrained parallelism): 메모리 대역폭 규제로 병렬작업을 제한한다. <ref name="explain"></ref>
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* 제약받는 병렬성(constrained parallelism)<ref name="explain"></ref>
 
   
 
   
 
'''기본원리'''
 
'''기본원리'''
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Xi<sub>1</sub> ⊕ Xi<sub>2</sub> ⊕ · · · ⊕ Xi<sub>2</sub>k = 0
 
Xi<sub>1</sub> ⊕ Xi<sub>2</sub> ⊕ · · · ⊕ Xi<sub>2</sub>k = 0
  
이퀴해시 문제:   
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'''이퀴해시 문제''':   
  
 
<math>i_1, i_2, ... i_j </math>를 찾아 H(i<sub>1</sub>) ⊕ H(i<sub>2</sub>) ⊕ · · · ⊕ H(i<sub>2</sub>k ) = 0 이 만족되게 하는것이다.  
 
<math>i_1, i_2, ... i_j </math>를 찾아 H(i<sub>1</sub>) ⊕ H(i<sub>2</sub>) ⊕ · · · ⊕ H(i<sub>2</sub>k ) = 0 이 만족되게 하는것이다.  

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