핵심 사상

Openhash의 핵심 사상은 데이터로 데이터를 보호하는 것입니다. Openhash Platform은 Openhash와 Machine Learning 기술을 기반으로 사회와 산업의 제반 인프라스트럭처를 재구성한 것이며, 그 핵심 사상은 마이너스(MINUS)입니다.

이 페이지는 자동차를 예로써, Openhash의 마이너스 메커니즘이 적용되는 과정을 기술합니다.

흔히 보는 자동차의 모습입니다.

머신 러닝과 전기 차량

머신러닝에 의한 자율주행과 전기차 구조로 기존 가솔린 차량의 다양한 장치들을 마이너스할 수 있습니다.

핸들
룸미러 등
각종 계기판
기어 핸들
엔진
연료 탱크 및 분사 장치

Openhash

오픈해시 기술의 자율주행은 머신러닝과 달리 시각적 정보(Convolutional Neural Network)에 의존하지않으므로, 전조등과 후미등을 마이너스할 수 있습니다.

Openhash Traffic Infra

자율주행 차량이라도, 엑셀과 브레이크는 필요하지 않을까요?

종래 머신 러닝 기반의 자율주행 메커니즘을 이러한 장치들을 필요로 하지만, Openhash 기반은 그렇지 않습니다. 오픈해시 기술에 기초한 광역 자율교통체계는 개별 차량의 가속과 감속을 오직 배터리 출력으로만 제어할 수 있습니다. 그러므로, 엑셀과 브레이크도 마이너스할 수 있습니다.

오픈해시 교통 인프라 프로젝트를 참고하십시오.

Safety Measure

에어백과 같은 안전 장치도 마이너스할 수 있을까요?

오픈해시 기반 교통체계는 Accident-free로, 교통 사고 발생률이 기존 대비 0.01% 이하입니다. 그러므로, 에어백과 차체의 강철/합금 프레임을 추가로 마이너스할 수 있습니다.

하지만, 만의 하나라도 교통 사고가 발생한다면? 차량 자체가 에어백으로 기능합니다. 아래 디자인을 참조하십시오.

지금까지 마이너스한 결과입니다.

차량 제조 단가를 기존 대비 1/10 이하로 줄일 수 있습니다.
Openhash 기반의 자율주행 장치 제조 비용을 머신러닝 기반의 장치 비용의 1/10 이하로 줄일 수 있습니다.

But, the best of OP is ...

OP로 이룰 수 있는 최대 혁신은 주행 속도를 마이너스하고, 그로써 교통 혼잡과 교통 사고를 마이너스하는 것입니다.

Openhash 기반의 자율주행 차량은 차량 자체가 에어백으로 기능합니다. 그 이유는 주행 속도에 있습니다.

OP는 차량의 주행 속도를 현저히 낮춰도 사회와 산업의 제반 인프라가 정상 작동하게 할 수 있습니다.

사람과 집과 직장을 포함하는 모든 것의 위치가 최적이고, 모든 사회적 활동이 JIT(Just In Time) 방식으로 진행된다면, 빠른 주행 속도가 왜 필요하지 않습니다. 필요하다면, 119와 같은 응급 상황 뿐입니다. OP는 국가 내부의 시민과 시설 각각의 위치를 최적으로 조합할 수 있습니다.

Openhash City와 Just One Factory 항목을 참고하십시오.

만약, 한국에서 모든 차량의 제한 속도를 시속 50km로 설정한다면, 기업과 식당과 공장 등 거의 모든 사회적 활동들이 멈출 것입니다. 그러나, 산업 인프라에 OP를 적용하면, 시속 50km로도 제반 사회적 활동을 정상적으로 수행하기에 충분합니다.
OP의 국가 JIT는 속도 뿐 아니라, 교통 혼잡 비용을 마이너스합니다. 2015년 기준 우리나라의 교통혼잡비용은 총 33조4천억원입니다.
무엇보다, 교통 사고를 마이너스합니다. 한국에서 교통사고로 인한 인명 손실과 치료비 등의 교통 간접 비용이 연간 20조에 달합니다.

이 모든 것이 OP로 가능합니다. OP는 머신러닝, 블록체인 그리고 새로운 코딩 패러다임 각각의 효용을 상호 융합하여, 이 셋 각각의 효용을 산술 합계한 정도를 현저히 초과하는 새로운 효용을 창출합니다.

Openhash Platform은 이와 같은 마이너스 과정을 사회와 산업 제반 인프라에 적용할 도구입니다.

OP는 북한, 라오스, 미얀마와 같은 저개발 국가들을 GDP $10만 달러 국가로 단번에 도약시킬 도구가 될 것입니다.

프로젝트 메뉴를 참고하십시오.

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