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비트맥스 거래방법 마진 교차 사용하기 | 비트 맥스 교차 오늘 업데이트

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1971년 닉슨쇼크 이후 달러 가치가 떨어지자 그 영향이 산유국에까지 미쳐 원유가격을 대폭 끌어올리는 빌미가 되었다. 그렇지 않아도 1973년 제4차 중동전쟁이 아랍권의 패배로 끝난 이후, 석유수출국기구(OPEC) 산유국들은 석유를 무기로 쓰려던 참이었다. 산유국들은 석유 수출을 줄여 원유가격을 인상했다. 1973년 10월 1배럴당 3.01달러였던 원유가격은 3개월 만에 11.65달러로 387%나 뛰어올랐다. 세계경제는 휘청거릴 수밖에 없었다. 이 석유파동으로 1974년 주요 선진국들은 두 자릿수 물가상승과 마이너스 성장이 겹치는 스태그플레이션을 겪어야 했다.

그 무렵 미국의 천재 외교관 키신저 국무장관은 놀라운 외교성과를 연속적으로 이루어냈다. 이 유대인의 머리에는 놀라운 꾀로 가득했다. 그는 소련과의 전략무기제한협정을 체결하여 군비경쟁을 종식시켰다. 그리고 죽의 장막 중국의 문을 핑퐁외교로 열어제쳤다. 이어 골칫거리였던 베트남전쟁을 끝냈다. 그리고 1975년에 OPEC 종주국인 사우디아라비아의 파이살 왕과 비밀협상에 성공했다. 곧 미국이 왕권을 보호해주는 대신 세계 최대 유통 상품인 석유 거래를 달러로만 하도록 하는 묘수를 찾아낸 것이다. 그 뒤 달러에 대한 수요가 커진 덕분에 달러가 계속 기축통화 노릇을 할 수 있었다.

금과의 고리가 끊어진 달러는 이후 근원인플레이션(core inflation) 한도 내에서 무제한 발행되어 세계 각국으로 퍼져나갔다. 게다가 다른 나라들도 달러의 평가절하를 견제하기 위해 경쟁적으로 화폐발행량을 늘려 나갔다. 그 결과 금본위제하에서는 상품과 서비스의 유통에 비해 화폐의 유통량이 적은 게 문제였는데 이제는 너무 많은 게 문제가 되었다.

세계 총생산액 증가율이 연 3~4%임에도 금융자산 증가속도는 그 3~5배에 달하는 15% 내외로 늘어났다. 과도한 증가율이었다. 금환본위제였던 1970년에는 ‘세계총생산액(GDP) 대비 세계 금융자산의 비중’, 곧 ‘자본집적도’가 50%에 불과했다. 그런데 1971년 금과의 고리가 떨어져 나간 이후 자본집적도는 1980년에 109%로 9년 만에 두 배 이상 늘어났다. 이후 1980년대에 신자유주의가 등장하면서 증가세는 더 가팔라져 1990년에 263%로 폭발적으로 늘어났다. 그 뒤에도 증가세는 멈추지 않아 2000년 310%, 글로벌 금융위기 직전인 2007년 선진국은 400%를 넘어섰다.

금융자본주의의 본질적 문제

세계총생산액은 산술급수적으로 늘어나는 데 비해 금융자산은 기하급수적으로 증가하자 문제가 발생했다. 곧 땀 흘려 일해서 버는 근로소득은 연 3~4% 증가하는 데 반해 돈이 돈을 불리는 금융소득은 연 15% 내외로 상승해버린 것이다. 이것이 금융자본주의의 본질적 문제로, 심각한 소득불평등과 빈부격차가 점점 자본주의를 위협하기 시작했다. 미국의 경우 상위 1%가 전체 소득의 25%, 전체 부의 40%를 점유하고 있고, 이마저 점점 증가하고 있다. 그렇다 보니 미국 국민 90%의 소득 점유율은 50% 아래로, 부의 점유율은 25% 아래로 곤두박질하고 있다. 상위 1%의 독식 시대가 된 것이다.

특히 미국 국민 하위 50%는 전체 부의 1.4%밖에는 점유하지 못해 코로나 19 같은 상황에서는 총체적 붕괴 위기에 직면하는 위험한 상황에 놓여 있다. 미국의 경우 1970년대 초만 해도 중산층 비중이 70%대였으나 지금은 40%로 줄어들었다. 이는 지속가능한 시스템이 아니다. 자본주의가 심각한 도전에 직면해 있는 것이다. 미국은 지금 하부구조의 붕괴를 막대한 재정부양책, 곧 적자재정으로 막아내고 있다.

달러는 구조상 미국 정부의 재정적자와 연계되어 발행되는 구조다. 그러다 보니 미국은 국가부채가 계속 늘어나고 있다. 재정적자 문제는 미국뿐 아니라 유럽, 일본 등 모든 선진국들의 공통된 문제이기도 하다. 이로 인해 미래 후손들은 천문학적인 빚더미에 앉게 될 것이다. 국가부채가 늘면 이자와 원금 감당이 어려워지면서 많은 나라가 자국 화폐의 가치절하를 위해 인플레이션과 인위적 평가절하로 짐을 덜려고 하는 일들이 벌어진다. 게다가 각국 정부는 경기부양을 위해서는 약간의 인플레이션이 필요하다고 믿고 있다. 그래서 근원인플레이션이 허용하는 한도 내에서 끊임없이 화폐발행량을 늘리는 인플레이션의 유혹에 빠져 시중 유동성이 계속적으로 늘어나고 있다.

정부의 선의에 의한 통화정책, 곧 경기를 살리기 위한 통화팽창정책 또는 과열을 식히기 위한 긴축정책들이 때로는 시차를 두고 통화교란으로 작용해 과도한 호황이나 공황을 불러온다. 또 한편으로는 금융세력들이 이를 인위적으로 조장하고 악용해 기업들을 헐값에 인수하고 서민들의 현금자산을 거덜내기도 한다.

미국의 내과의사가 만든 e골드

지금까지 살펴본 대로 강대국이 망하는 근본원인은 대부분 재정적자로 인한 과도한 부채증가와 통화팽창으로 인한 인플레이션과 그로 인한 통화붕괴였다. 이는 시장붕괴로 이어져 거대한 제국을 쓰러트렸다. 강대국이 쇠퇴의 절정으로 치달을 때 나타나는 공통된 현상이었다. 그리스가 그랬고 로마제국이 그랬으며 동양에서는 원나라가 그랬다. 스페인제국 또한 예외가 아니었다.

이런 상황에서 국경을 초월하는 인터넷의 속성을 활용해 디지털화폐를 만들려는 시도가 나타났다. 우연한 인물의 깨달음이 시작이었다. 미국의 내과의사 더글러스 잭슨(Douglas Jackson)은 미국의 신용화폐에 대한 의문이 들었다. 돈과 중앙은행의 역사에 대해 독학으로 지식을 쌓은 그는 금본위제를 포기하는 것이 끔찍하고 위험한 결정이라고 결론을 내렸다. 그는 패권을 위해 음모와 모략이 판치는 세상에서 진정한 무언가를 만들고 싶었다. 다시 말해 그는 자본주의를 고쳐 완벽하게 만들고 싶었다. 잭슨은 낮에는 암 환자를 치료하고 밤에는 독학으로 코딩을 공부했다.

그는 금에 기초한 디지털통화를 만들면 여러 가지로 유용할 것으로 보았다. 첫째 환전과 송금수수료를 절약할 수 있고, 둘째 인플레이션으로부터 위협을 덜 받는 가치 저장에 유리하고, 셋째 금 구입 최소 단위보다 작은 단위로 거래를 하게 되면 인터넷 소액결제까지 가능해질 것으로 생각했다.

그는 이러한 구상을 현실로 옮기고자 의사를 그만두고 개발자들을 고용했다. 이윽고 1996년 회사 ‘e골드’를 만들었다. 페이팔보다 2년 전에 설립된 이 회사는 전적으로 금으로 뒷받침되어 작동하는 온라인 지불시스템을 설계했다.

1996년 출시된 ‘e골드’의 발상은 간단했다. 고객이 실물 금이나 은을 ‘골드앤드실버리저브(Gold & Silver Reserve)’에 맡기면 이에 상당하는 e골드를 계좌에 넣어준다. 고객이 회사에 돈을 부치면 회사는 그에 상응하는 실물 금은을 사서 보관하고 e골드를 고객계좌에 충전해주었다. 금은양본위제의 가상화폐를 발행한 셈이다. e골드 충전액을 거래하면 실물 금은을 거래하는 것과 같아 무역에서 환차손으로 어려움을 겪던 고객들로부터 호응을 얻어 많은 사용자를 확보하기 시작했다. 게다가 신용카드가 보통 2~5%의 수수료를 부과하는 데 비해 e골드의 수수료는 0.5%에 불과했다.

더구나 2000년 들어 마침 인터넷쇼핑 붐이 확산 중이었고, 각국의 통화가치 절하 경쟁으로 금 가격이 치솟던 시기였다. 2000년대 초 165개국에서 350만개 이상의 e골드 계정이 생겨났다. 절정에 달했을 때 e골드는 3.8t이 넘는 금을 보유하기도 했다. 2006년에는 연간 20억달러 이상의 거래를 처리해 당시 온라인 결제업계에서 페이팔 다음 두 번째 규모였다.

미국 정부 e골드에 철퇴를 내리다

하지만 일반회사가 금은본위 화폐를 만든다는 발상은 화폐발권력을 독점하고 있는 미국 정부가 수용하기 어려웠다. 2001년 9·11테러 이후 미국 정부가 만든 애국법은 테러자금 추적을 명분으로 송금업체가 반드시 허가를 받도록 못 박았다. 미 재무부는 애국법 제정 5년 전부터 사업을 시작한 e골드 역시 송금업체로 규정하고 법무부와 공조해 e골드를 수사했다. 이즈음 가상화폐를 화폐 정의에 포함하는 광범위한 규제개혁도 잇달았다. e골드가 화폐가 아니라 실물자산을 거래하는 곳이라고 발뺌하지 못하도록 하는 조치였다.

설상가상으로 e골드로 아동음란물을 구매한 사용자가 덜미를 잡혔다. 2007년 연방정부는 골드앤드실버리저브를 기소했다. e골드 사용자들의 경우 신상정보를 공개할 필요가 없기 때문에 돈세탁과 아동음란물 등에 사용될 수 있다고 주장했다. 회사 소유주들은 인가 없이 송금업무를 취급한 데 대해 유죄판결을 받았고 CEO는 수개월 가택연금에 처해졌다. 2008년 7월 미국 정부는 e골드 서비스를 폐쇄했다.

‘e골드’ 창시자인 더글러스 잭슨, ‘자유달러’ 창시자인 버너드 본 놋하우스, ‘페이팔’ 창시자인 피터 틸(왼쪽부터).

‘e골드’ 창시자인 더글러스 잭슨, ‘자유달러’ 창시자인 버너드 본 놋하우스, ‘페이팔’ 창시자인 피터 틸(왼쪽부터).

실물로 존재한 민간화폐 ‘자유달러’

e골드의 실패에도 불구하고 비슷한 시도는 잇달았다. 1998년 버너드 본 놋하우스(Bernard von NotHaus)는 인플레이션이 존재하지 않는 화폐를 만들어야겠다고 생각했다. 그는 금화와 은화를 주조해 ‘자유달러’라는 것을 만들었다. 이것이 암호화폐와 다른 이유는 온라인상에 존재하는 가상화폐가 아니라 실물로 존재하는 민간화폐라는 점이다. 이후 자유달러는 10년간 민간인과 민간 기업들에 의해 사용되었다. 버너드와 함께 자유달러를 만든 한 개발자는 2005년 네덜란드 암스테르담에서 열린 콘퍼런스에서 사토시 나카모토라는 일본인과 접촉한다. 당시 온라인으로 접촉해온 사토시는 “자유달러가 자신이 만들고 있는 비트코인에 영감을 주었다”고 전했다고 한다.

그 뒤 2007년에 미 연방수사국(FBI)비트멕스를 공부하자 과 첩보부가 자유달러 사무실을 급습해 금, 은, 백금 등 귀금속과 자유달러 2t어치를 압수했다. 민간인이 화폐를 발행하는 것은 미국 연방법에 위배되며 돈세탁 행위로 간주되었기 때문이었다. 버너드는 ‘국가에 대한 반역죄’로 기소되어 22년형을 선고받았다. 개인이 미국의 공식적인 화폐와 경쟁할 목적으로 사적으로 화폐를 만드는 것은 연방법 위반이라는 것이다. 이런 일련의 사건들이 비트코인을 만든 사토시 나카모토가 익명을 쓰고 세상에 나타나지 않는 이유 중 하나이다.

신용카드가 출현한 것은 1950년대로, 이때부터 지폐 대신 플라스틱 카드가 결제 수단이 되었다. 그 뒤 1960년대 들어 은행 자동입출금기가 등장했다. 이후 1970년대 컴퓨터 용량의 증가로 인터넷 증권거래가 이루어지고, 1980년대에는 은행거래도 전산화되었다. 1990년대는 세계적으로 금융자율화와 금융시장 개방이 확대되었던 시기였다.

이 무렵 일단의 유대인 청년들이 이메일로 정보만 주고받을 게 아니라 가치의 전달, 곧 돈 거래도 가능하지 않을까 생각했다. 그들은 이를 토대로 돈 거래에 있어 개인의 프라이버시를 지켜줄 새로운 지불방법을 고안했다. 이어 맥스 레프친과 피터 틸이 1998년 12월 이메일 결제 서비스회사 ‘콘피니티’를 설립했다. 이듬해 이 회사는 경쟁사인 일론 머스크가 설립한 ‘X.com’과 합병되어 ‘페이팔’이 되었다. 피터 틸과 일론 머스크가 페이팔의 공동대표를 맡았다.

페이팔은 쉽게 말해 구매자와 판매자의 중간에서 중계를 해주는 일종의 에스크로(escrow) 서비스로, 구매자가 페이팔에 돈을 지불하고 상품을 받으면 페이팔이 그 돈을 판매자에게 지불하는 형식이다. 에스크로는 상거래 시 판매자와 구매자의 사이에 신뢰할 수 있는 중립적인 제3자가 중개하여 사기 거래를 방지하는 서비스를 말한다.

‘페이팔 마피아’의 등장

페이팔은 신용카드번호나 계좌번호를 거래 상대방에게 알리지 않고 이메일로 거래할 수 있기 때문에 보안상 각광을 받았다. 일단 한 번 페이팔에 내 정보와 주소를 저장해놓으면 클릭 한두 번이면 결제가 가능하기 때문에 매번 카드번호를 입력하고 공인인증서에 보안카드 번호까지 두드려야 하는 번거로움이 없다. 뿐만 아니라 전자상거래에서 구매자는 수수료 없이 무료로 이용할 수 있는 점이 어필하여 세계적으로 이용되었다. 게다가 서로 다른 나라의 화폐도 페이팔에서 환전해 거래해주기 때문에 다른 나라 사람들끼리도 자유롭게 결제할 수 있다. 페이팔은 2002년 전자상거래 회사 이베이에 15억달러에 팔렸다.

그 뒤 페이팔에 참여했던 청년들이 이를 종잣돈으로 해 각 분야에서 엄청난 성공을 거두었다. 자그마치 7개의 유니콘이 탄생했다. 일론 머스크의 ‘테슬라’와 ‘스페이스X’, 피터 틸의 ‘팰런티어 테크놀러지’, 채드 헐리와 스티브 첸 등 4명이 어울려 만든 ‘유튜브’, 맥스 레브친의 ‘슬라이드’와 ‘엘프’, 리드 호프만의 ‘링크드인’ 등이다. 이들은 서로 끌어주고 당겨주고 밀어주며 놀라운 단결력을 과시했다. 오죽했으면 그들의 서로 돕는 단결력이 너무 끈끈하고 놀라워 언론에서 이들을 ‘페이팔 마피아’라 부를 정도였다.

페이팔은 핀테크(FinTech) 시대의 막을 열었다. 핀테크는 금융(financial)과 기술(technique)의 합성어로 금융과 IT기술을 접목시킨 것이다. 모바일결제와 송금, 개인자산관리, 크라우드펀딩 등 기존 금융과 미래지향적 금융을 IT로 묶은 새로운 패러다임이다.

페이팔의 등장으로 가장 큰 수혜를 본 나라는 중국이다. 신용카드조차 제대로 정착하지 않은 중국이 발전 단계를 뛰어넘어 핀테크 결제로 직행한 것은 페이팔의 아이디어를 차용한 마윈 덕분이다. 그는 알리바바 쇼핑몰에 페이팔을 본떠 만든 에스크로 서비스를 처음 선보였다. 그전까지만 해도 관시(關係)를 중시하는 중국 사회에서 모르는 사람과 온라인에서 거래한다는 것은 상상하기 힘들었다. 그런데 2003년 마윈이 만든 에스크로 서비스 ‘알리페이’가 중국을 ‘불신사회’에서 ‘신뢰사회’로 전환시켰다.

이후 관련 앱과 전자지갑 그리고 QR코드가 발전하면서 현재 중국 결제시장에서 모바일페이 점유율은 90%를 상회하고 있다. 이 시장을 알리바바의 알리페이와 텐센트의 위챗페이가 각각 56%, 40% 정도로 양분하고 있고, 최근 화웨이페이가 도전하고 있는 모양새다.

이제 발로 공부하자~ 발키보드 ‘풋라이터’

머리를 쓰면 손발이 편해진다는 말이 있다. 조금만 더 생각하면 두 번 고생할 것을 한번으로 줄일 수 있음을 빗댄 말이다. 반대로 발을 잘 쓰면 머리와 손이 편한 제품이 있다. 바로 ‘풋라이터(Foot Writer)’를 두고 하는 말이다. 인터넷에서 일명 발키보드로 불리는 ‘풋라이터’는 PC의 키보드 일부 기능을 발로 조작할 수 있도록 한 아이디어 상품이다. 손이 해야 할 일을 발이 대신하니 그렇지 않아도 마우스 클릭질에 열손가락으로 비트멕스를 공부하자 타이핑하기 바쁜 두 손이 조금이나마 자유를 얻게 된다. 그동안 손으로 모든 것을 해결해야 했던 PC 작업에 발이 뛰어 들었으니 뭔가 효율성이 대폭 상승할 것만 같다. 개념부터 색다른 발키보드 ‘풋라이터’. 어떤 제품인지 살펴보자.


▲ 발로 조작하는 키보드 '풋라이터'

3버튼(PLAY/PAUSE, REW, FF) , USB 연결

펜티엄4 1GHz 이상 / RAM 512MB 이상
WIndows XP, Vista

뭐에 쓰는 물건일꼬? USB 커넥터가 있는 것을 보니 PC에 연결하는 것은 맞는 것 같은데… 마치 페달같이 생긴 이 제품은 발로 키보드 일부 기능을 대신 할 수 있는 발로 조작하는 키보드이다. 총 3개의 버튼으로 구성되어 있으며, 발로 조작하기 쉽도록 충분한 크기를 갖고 있다. PC와는 USB 포트로 연결된다. 발로 누를 때마다 딸깍딸깍 소리도 난다. 경쾌한 느낌이다. 안에 들어간 스프링은 충분한 반발력을 갖고 있어 적당한 힘으로 누르기만 하면 된다. 발끝으로 살짝살짝 누르는 느낌도 좋다.


▲ 풋라이터 본체와 설명서로 구성되어 있다.


▲ 단단한 ABD 재질로 되어 있어 신발을 신고 조작해도 무방하다.


▲ 미끄러짐을 방지하기 위한 고무 받침대가 부착되어 있다.

케이블은 약 1.8미터로 충분히 길다. PC가 어디 있던 책상 밑으로 풋 라이터를 놓기에는 문제가 없다. 거추장스러운 유선 보다는 무선으로 되어 있으면 어땠을까? 생각도 들지만 무선이면 배터리도 신경 써야지… 가격도 껑충 뛴다. 어차피 책상 밑에 두고 쓰는 물건이니 유선이라도 불편한 것은 없다.

설치는 너무나도 간단하다. 그냥 남는 USB 포트에 끼우기만 하면 된다. 윈도 XP와 비스타에서 HID(휴먼 인터페이스) 장치로 인식하기 때문에 드라이버를 따로 설치할 필요도 없다. 다만 멀티미디어 플레이어마다 각기 다른 환경을 갖고 있기 때문에 이를 해결하기 위한 소프트웨어가 하나 필요하다.


▲ 플레이어마다 각기 다른 환경을 갖고 있기 때문에 이를 해결하기 위한 소프트웨어인 'Dictation Helper'가 필요하다.

그러면 발키보드로 무슨 일을 할 수 있을까? 제품 위에 있는 재생/일시정지, 빨리감기, 빨리되감기 표시를 봤다면 대략 감이 잡힐 것이다. 맞다. 오디오나 비디오 등 멀티미디어 재생시 이를 제어할 수 있는 기능을 대신한다. 더 이상 키보드나 마우스로 조절할 필요 없이 편히 앉아 발로 딸깍딸깍 누르기만 하면 재생, 일시정지, 빨리감기 등을 할 수 있다. 일종의 발 리모콘인 셈이다.

사실 풋라이터는 학습 보조 역할을 하기 위해 탄생했다. 우리가 예전에 카세트테이프로 공부할 때 반복하여 들으며 받아쓰기 했던 것을 PC를 이용하여 오디오 파일이나 비디오 파일을 가지고 공부할 수 있도록 제작된 제품이다.

따라서 발로 딸깍 딸깍 누르며 곰플레이어나 곰오디오, 알송과 같은 동영상 혹은 오디오 재생 프로그램으로 미국 드라마나 뉴스를 반복 청취하며 메모장이나 워드 등에 받아 쓴 후 영어대본과 비교해가며 공부할 수 있다. 말이 너무 빨라 받아쓰기가 뒤쳐질 때에는 발로 눌러 일시정지 시키거나 다시 되감아 반복 청취를 할 수 있는 것이다.

예를 들어보자. 미국 드라마를 보며 들리는 대사를 그대로 워드에 받아 쓴다. 하지만 서로의 대화가 너무 빨라 한번 들어서는 귀에 잘 들어오지 않는다. 이럴 때에는 들릴 때까지 계속 반복 청취하는 것이 답이다. 이때 발로 풋라이터의 되감기 버튼을 눌러 계속 구간 반복을 한다. 그리고 손으로는 항상 받아쓸 준비를 한다. 미처 다 받아쓰지 못했는데 다음 대사가 나온다면 가운데 일시정지 버튼을 발로 눌러 잠시 정지시킬 수 있다. 만일 이 과정을 풋 라이터 도움 없이 손으로만 해야 한다면 두 손은 문장을 기록하다 말고 마우스로 혹은 재생이나 구간을 반복하기 위한 키보드로 정신 없이 움직여야 한다. 당연 학습 능률이 떨어질 수 밖에 없다.

아래 동영상은 곰플레이어를 통해 재생되는 미국드라마를 풋라이터로 제어하는 모습이다.

멀티미디어 플레이어마다 비트멕스를 공부하자 제어하는 방식이 조금씩 차이가 나다보니 풋라이터는 ‘Dictation Helper’라는 프로그램을 통해 이를 해결하고 있다. 지원하는 플레이어는 곰플레이어, 곰오디오, 알송, 알쇼, 윈앰프, 팟플레이어 등이다. 국내에서 쓰는 대부분의 플레이어를 지원하기 때문에 불편한 점은 거의 없다. 풋 라이터를 만드는 아이오씽크에서 꾸준한 업그레이드를 해 주고 있기 때문에 앞으로 또 다른 플레이어가 나와도 걱정 없다. 특히 국내 업체이다 보니 외산 제품과는 달리 국내 환경에 맞는 지속적인 기능 추가가 장점이다.


▲ 국내에서 쓰는 대부분의 플레이어를 지원한다.

제품 출시 초기 사용자의 의견을 반영하여 추가된 눈에 띄는 기능이 또 하나 있다. 바로 펑션키모드이다. 멀티미디어 재생시 제어 기능 뿐만 아니라 버튼 셋 달린 확장 키보드로도 활용할 수 있다. 아이오싱크는 ‘Dictation Helper’에 펑션키 모드를 별도로 둬 3개의 버튼이 특정 키 조합의 역할을 할 수 있도록 했다. 따라서 창닫기 기능인 Alt+F4의 조합이나 탐색기를 불러내기 위한 윈도+E와 같은 키 조합을 풋 라이터에 할당하여 발로 편하게 PC를 비트멕스를 공부하자 비트멕스를 공부하자 쓸 수 있다. 백스페이스 키에 대한 버튼 할당도 가능하기 때문에 인터넷 익스플로러에서 전 페이지로 되돌아갈 때 까닥까닥 발 움직임만으로 웹 서핑이 한결 편리해진다.

아래 동영상은 펑션키로 동작되는 풋라이터의 시연 화면이다. 좌측 버튼에는 탐색창을, 가운데 버튼에는 창닫기 버튼을 각각 설정하여 동작되는 화면을 촬영했다.

영어공부의 성공, 이제 ‘발’에 달렸다

해도 해도 도대체 늘지 않는 영어 공부. 하지만 방법은 있다. 바로 받아쓰기이다. 외국어를 공부할 때 받아쓰기 연습은 듣기 능력을 향상시키는데 큰 도움이 된다. 외국의 뉴스나 드라마 등을 반복적으로 청취하고, 이를 받아쓰다 보면 듣기 능력 향상은 물론이고, 표현 능력이나 어휘력을 향상시킬 수 있다.

풋라이터는 반복 청취를 하며 손을 펜이나 키보드에서 떼지 않고 계속 받아쓰기를 할 수 있도록 해 주는 유용한 제품이다. 이제는 눈으로 보고, 귀로 듣고, 손으로 쓰고, 발로 제어할 수 있으니 시간 단축은 물론이고, 듣기에 더욱 집중할 수 있기 때문에 학습 효과를 높여 준다. 손과 머리로만 하던 영어공부. 이제는 발도 함께 써 볼까?

다나와 이준문 기자 [email protected]

이제 발로 공부하자~ 발키보드 ‘풋라이터’> 기사를 읽고 여러분이 생각하는 풋라이터의 기발하고, 다양한 활용 아이디어를 모집합니다. 아래 댓글을 통해 풋라이터로 할 수 있는 재미있고, 유용한 활용 방법에 대해 적어주세요. 총 4분께 풋라이터를 무료로 드립니다.

- 이벤트 기간 : 2009년 8월 12일 ~ 2009년 8월 16일
- 당첨 인원 : 4명 - 배송비 착불
- 당첨자 발표 : 8월 17일 (하단 댓글을 통해 공지)

비트멕스를 공부하자

샘 뱅크먼프리드(Sam Bankman-Fried)는 현재 암호화폐관련 분야에서 아주 이슈가 되는 인물이다. 필자는 이전부터 그에게 관심을 가지고 있었기에 트위터를 통해서 종종 알려주는 소식들을 접하고 있었고 이번 기회에 샘 뱅크먼프리드에 대하여 조금 더 알아보고 포스팅으로 남겨둔다.

아래에서 언급하는 샘 뱅크먼프리드는 SBF로 축약해서 언급하니 참고하자.

SBF는 1992년 3월에 출생하였다. 아주 어린 나이지만 FTX, ALAMEDA, SERUM DEX, BLOCKFOLIO, FTX.US 등 다양한 기업을 운영하는 CEO이다. 부모님은 스탠퍼드 대학교에서 법학교수를 하고 있는 Barbara Fried와 Joseph Bankman이다. 스탠퍼드대학 로스쿨의 교수직을 맡고있는 부모님부터 보통 인물은 아님을 알 수 있다. 그리고 SBF는 창업을 중시하는 대학교인 MIT를 나왔으며 물리학을 전공하였다. 특이한 점으로는 공리주의(Utilitarianism)에 큰 관심을 가지고 있었고 수학에 관심이 많았다. 그러한 배경을 통하여 물리학을 전공중이었지만 많은 돈을 모아 기부를 하는 것이 아주 큰 행복을 전하는 일이라는 믿음 아래 대학교 재학시절 헤지펀드 Jane Street Capital에서 인턴과정을 거치게 되었고 졸업한 뒤 Jane Street에서 3년반이라는 시간을 보낸다. 성과가 좋은 트레이더에게는 큰 수익을 안겨주지만 극도의 업무시간을 자랑하며 성과가 저조한 트레이더는 일말의 희망도 없이 버려지는 헤지펀드에서 3년반이라는 시간을 보내고 또한 거기에서도 역량을 발휘하였다고 하니 보통 인물이 아니었음을 알 수 있다. 세계 400위 재산순위에 유일한 20대로 자리잡고 있는 암호화폐 대가이다.

알라메다 리서치(ALAMEDA RESEARCH) 설립

헤지펀드 제인 스트리트에서 나온 그는 한동안 고민을 하다 헤지펀드에 종사하며 이목을 끈 비트멕스를 공부하자 암호화폐 시장에서 기회를 잡는다. 한국과 다른 국가에서 같은 암호화폐가 많은 가격차이(프리미엄)이 있다는 사실을 깨닫고 차익거래를 시작하게 된다. 한국은 차익거래에 제한된 통화라서 큰 규모의 차익거래가 불가능하여 일본거래소를 통하여 차익거래를 하게되는데 그 과정중에 현재 CTO인 Gary Wang과 Nishad Singh와 함께 자금을 모아 알라메다 리서치를 설립하게 된다. 미국과 아시아(일본)의 차익거래로 알라메다는 하루 10%의 수익 또는 240억의 수익을 얻었다고 한다. 이 엄청난 기회를 직접 몸으로 뛰어 경로를 구축하여 많은 돈을 벌었다.

여기에서 이 팀은 그치지 않고 FTX 거래소를 2018년 말부터 작업하여 2019년 5월에 공식 오픈하게 된다. 거래소의 본사는 암호화폐에 우호적인 홍콩에 위치하였다.

SBF는 속도전으로 아주 유명한데 거래소도 반년정도 준비하여 오픈한 것을 보면 아주 빠른 속도로 오픈했음을 알 수 있다. 그 후 2년간 180억 달러의 사업으로 성장했다. FTX거래소의 순 수수료 1%는 자선단체에 기부하기로 약속하였고 100억 이상을 기부했다. 이는 SBF의 공리주의, 이타주의를 생각하는 면모를 볼 수 있는 부분이다. 그리고 Defi분야의 ShshiSwap에도 프로젝트 창시자 Chef Nomi가 프로젝트를 떠난 공백기에 그 자리를 채우며 도움을 주기도 하였다. 또한 다른 거래소들과 달리 FTX는 큰 규제나 문제에 휩쓸리지 않고 단기간에 엄청난 속도로 성장하였다. 바이든 대통령 선거캠프 2등 후원자라서 그런 것은 아닐 것이다.

FTX는 알라메다 팀의 전문지식을 바탕으로 거래소가 구축이 되었고 레버리지 거래가 가능하며 타거래소와 다르게 여러 암호화폐를 통한 교차 증거금 제도를 운영한다. 다른 암호화폐는 USDT 등 일부 스테이블코인으로만 교차증거금을 허용하는데 차별성을 보인다. 또한 FTX는 사용자의 요구에 따라 토큰화된 주식과, 레버리지 토큰, 변동성 토큰, 예측 거래, 다양한 화폐제공 등을 빠른 시일내에 구축하였다. NFT시장도 선점해 나가고 있으며 다른 거래소와의 경쟁률에서도 선점하기위해 수수료도 아주 저렴한 편이다. 또한 거래소 토큰인 FTT를 스테이킹하면 수수료 혜택까지 제공한다.

결제 기능인 FTX Pay기능도 있으며 FTX IEO도 가끔열리니 FTT를 스테이킹한 이용자도 많다.

FTX에서 제공하는 정보에 따르면 터키와 한국인, 스위스, 호주, 캐나다 비트멕스를 공부하자 등 사용자 비중이 높고 FTX의 직원은 다른 규모가 큰 거래소에 비하면 아주 소수이다. Binance 직원이 3,260명, FTX직원이 82명, 코인베이스 직원은 2,780명 아주 큰 차이가 있음을 알 수 있다. 성장에 대한 기대가 무궁무진하다.

FTX거래소를 가입하고자 한다면 필자의 레퍼럴 링크를 이용하면 감사하겠다.

가입한 사용자는 수수료 25% 할인, 모든 거래에서 수수료가 5% 할인된다.

FTX 거래소 초기 업데이트 자료

위의 자료는 Race Capital에서 제공한 자료이다. FTX는 5월1일 런칭을 시작하여 빠르게 Milestone을 업로드 해가는 것을 볼 수 있다. 아주 다양한 구조와 상품의 업데이트가 속전속결이다. 현 시대와 딱 맞는 제스쳐를 취했다고 볼 수 있다.

그리고 다양한 정보들을 제공한다. 필자는 FTX 거래소에서 거래를 주로 하지는 않지만 매일 참고하는 지표로 FTX Volume Monitor가 있다. 캡처시간기준 FTX 거래량이 3위를 차지하고 있다. FTX거래소가 성장하는데는 BitMex 거래소의 문제 등으로 자금이 유입된 점도 있다.

SBF는 불면증을 15년동안 가지고 있었고 현재도 하루 4시간 미만 수면을 하면서 생활을 하고 있으며 수면은 사내에서 위의 모습처럼 취한다고 한다. 하루 20시간이상을 업무를 수행하니 보통 사람이 아니다. 업무에 집중을 하는 모습은 개인적으로 아주 배워야할 점이라고 생각된다. 뿐만아니라 그는 하루 16회의 미팅 등을 수행하고 문의에 대한 답도 하루를 채 넘기지 않고 답변한다고 한다. 또한 암호화폐 시장은 아주 불안정한데 그는 그런 경우에 최선을 다하고 그 과정에서 경로를 선택하고 재빨리 이동하는데 재능이 있다고 한다. 아주 탁월한 사람이다. 그리고 머리를 식힐 때는 리그오브레전드(LOL)를 한 판씩 한다고도 한다. 게임을 생각보다 많이 한다고 하는데 정확히 얼마나 게임을 하는지는 모른다.

알라메다리서치 포트폴리오

알라메다리서치 포트폴리오를 보면 솔라나, 1인치, 알파, 세럼, 만타, 로코 등 다양한 코인들에 투자한 것을 알 수 있다.

알라메다리서치 VC에서 투자한 요소들은 ROI가 비교적 높기에 투자자들이 주의깊게 보는 경향이 있다.

FTX 마이애미 히트 명명권 계약

FTX거래소의 안정적인 선점확보와 SBF의 더 큰 비전을 위해 알라메다와 FTX는 다양한 기업들을 인수하고 있다. Blockfolio가 대표적인 그 예이며 사용자수를 확보하기 위해 스포츠 분야에서 활동, 마이애미 히트 명명권 계약 등 많은 노력을 기울이고 있다. 대표적인 경쟁사로 코인베이스, 크라켄, 비트멕스, 유니스왑, 스시스왑 등이 있다.

간략하게 SBF에 대하여 알아보면서 아주 배울점이 많은 사람이라고 생각된다.

베이스로 갖춰진 비트멕스를 공부하자 비트멕스를 공부하자 수학능력에 더하여 기부를 몸소 실천하는 공리주의, 이타주의적인 모습

세계적인 금융플랫폼 구축을 위하여 사용자가 발생하는 분야들을 즉각적으로 개발하고,

다양한 분야에 뛰어들어 편의성을 제공하는 그런 기본적인 부분 외에 탁월한 경영능력과 시장판단능력,

축적된 지식과 창의성을 바탕으로 즉각적으로 떠오르는 인사이트들 그리고 그에 못지않은 실행력까지,

또한 압도적인 스케쥴 소화 및 업무에 대한 집중력 등 존경스러운 모습이 한 두가지가 아니다.

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딥러닝 입문서 『모두의 딥러닝』이 기존 내용을 보강하여 개정 2판으로 돌아왔다!

2년 연속 베스트셀러, 내용과 소스 코드 전면 업그레이드!
딥러닝 기초부터 최신 트렌드까지 한 권으로 공부하자

그동안 딥러닝 입문서로 제 역할을 톡톡히 해낸 『모두의 딥러닝』이 최근 주목받는 주제들을 담아 기존 내용을 보강하여 개정 2판으로 돌아왔다. 초판에서 다루지 않았던 GAN, 오토인코더, 자연어 처리, 전이 학습 등 새로운 내용을 수록하였고, 딥러닝을 공부하면서 나오는 수식을 좀 더 수월하게 이해할 수 있도록 기초 수학편을 추가했다. 복잡한 수식은 최대한 걷어내고 기본 동작 원리 → 딥러닝 이론 → 딥러닝 활용 → 심화까지 단계별로 학습할 수 있게 구성했으며, 실전 프로젝트를 통해 다양한 딥러닝 모델을 구현해 볼 수 있다. 이 책이 딥러닝 세계로 입문하려는 여러분의 첫걸음을 도와줄 것이다.

초판에서 다루지 않았던 GAN, 오토인코더, 자연어 처리, 전이 학습 등 새로운 내용을 수록하였고, 딥러닝을 공부하면서 나오는 수식을 좀 더 수월하게 이해할 수 있도록 기초 수학편을 추가했습니다. 복잡한 수식은 최대한 걷어내고 기본 동작 원리 → 딥러닝 이론 → 딥러닝 활용 → 심화까지 단계별로 학습할 수 있게 구성했으며, 실전 프로젝트를 통해 다양한 딥러닝 모델을 구현해 볼 수 있습니다.

이 책이 딥러닝 세계로 입문하려는 여러분의 첫걸음을 도와줄 것입니다.

첫째마당 딥러닝 시작을 위한 준비 비트멕스를 공부하자 운동
1장 나의 첫 딥러닝
1.1 딥러닝 실행을 위한 준비 사항
1.2 딥러닝 작업 환경 만들기
1.3 미지의 일을 예측하는 원리
1.4 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기
1.5 딥러닝의 개괄 잡기

2장 딥러닝을 위한 기초 수학
2.1 일차 함수, 기울기와 y절편
2.2 이차 함수와 최솟값
2.3 미분, 순간 변화율과 기울기
2.4 편미분
2.5 지수와 지수 함수
2.6 시그모이드 함수
2.7 로그와 로그 함수

3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀
3.1 선형 회귀의 정의
3.2 가장 훌륭한 예측선이란?
3.3 최소 제곱법
3.4 코딩으로 확인하는 최소 제곱
3.5 평균 제곱 오차
3.6 잘못 그은 선 바로잡기
3.7 코딩으로 확인하는 평균 제곱 오차

4장 오차 수정하기: 경사 하강법
4.1 경사 하강법의 개요
4.2 학습률
4.3 코딩으로 확인하는 경사 하강법
4.4 다중 선형 회귀란
4.5 코딩으로 확인하는 다중 선형 회귀

5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀
5.1 로지스틱 회귀의 정의
5.2 시그모이드 함수
5.3 오차 공식
5.4 로그 함수
5.5 코딩으로 확인하는 로지스틱 회귀
5.6 로지스틱 회귀에서 퍼셉트론으로

셋째마당 신경망의 이해
6장 퍼셉트론
6.1 가중치, 가중합, 바이어스, 활성화 함수
6.2 퍼셉트론의 과제
6.3 XOR 문제

7장 다층 퍼셉트론
7.1 다층 퍼셉트론의 설계
7.2 XOR 문제의 해결
7.3 코딩으로 XOR 문제 해결하기

8장 오차 역전파
8.1 오차 역전파의 개념
8.2 코딩으로 확인하는 오차 역전파

9장 신경망에서 딥러닝으로
9.1 기울기 소실 문제와 활성화 함수
9.2 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법

넷째마당 딥러닝 기본기 다지기
10장 모델 설계하기
10.1 모델의 정의
10.2 입력층, 은닉층, 출력층
10.3 모델 컴파일
10.4 교차 엔트로피
10.5 모델 실행하기

11장 데이터 다루기
11.1 딥러닝과 데이터
11.2 피마 인디언 데이터 분석하기
11.3 pandas를 활용한 데이터 조사
11.4 데이터 가공하기
11.5 matplotlib를 이용해 그래프로 표현하기
11.6 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행

12장 다중 분류 문제 해결하기
12.1 다중 분류 문제
12.2 상관도 그래프
12.3 원-핫 인코딩
12.4 소프트맥스
12.5 아이리스 품종 예측 실행

13장 과적합 피하기
13.1 데이터의 확인과 실행
13.2 과적합 이해하기
13.3 학습셋과 테스트셋
13.4 모델 저장과 재사용
13.5 k겹 교차 검증

14장 베스트 모델 만들기
14.1 데이터의 확인과 실행
14.2 모델 업데이트하기
14.3 그래프로 확인하기
14.4 학습의 자동 중단

15장 선형 회귀 적용하기
15.1 데이터 확인하기
15.2 선형 회귀 실행

다섯째마당 딥러닝의 활용
16장 이미지 인식의 꽃, CNN 익히기
16.1 데이터 전처리
16.2 딥러닝 기본 프레임 만들기
16.3 더 깊은 딥러닝
16.4 컨볼루션 신경망(CNN)
16.5 맥스 풀링
16.6 컨볼루션 신경망 실행하기

17장 딥러닝을 이용한 자연어 처리
17.1 텍스트의 토큰화
17.2 비트멕스를 공부하자 단어의 원-핫 인코딩
17.3 단어 임베딩
17.4 텍스트를 읽고 긍정, 부정 예측하기 .

18장 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
18.1 LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
18.2 LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기

19장 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더
19.비트멕스를 공부하자 1 가짜 제조 공장, 생성자
19.2 진위를 가려내는 장치, 판별자
19.3 적대적 신경망 실행하기
19.4 이미지의 특징을 추출하는 오토인코더

20장 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기
20.1 소규모 데이터셋으로 만드는 강력한 학습 모델
20.2 전이 학습으로 모델 성능 극대화하기
20.3 맺음말


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