서울대학교 블록체인 학회 디사이퍼에서 스테이블 코인에 대한 글을 기고합니다. 세 번째 주제로 스테이블 코인 테라(Terra) 프로젝트를 분석했습니다.

비트코인이 출시된 이래 암호화폐 가치를 평가하기 위한 여러 가지 기법이 등장했지만, 다수가 동의하는 가치 평가 모델은 없었다. 이 때문에 암호화폐 투자자들이 참고할 수 있는 신뢰성 있는 자료가 제한적이었다. 사실 암호화폐는 주식과는 다른 고유한 특성을 지니고 있기 때문에 기존의 주식 가치 평가 모델을 그대로 사용해서 암호화폐의 가치를 평가하기 어려웠던 것은 사실이다.

루나의 경우 여타 암호화폐들과는 달리, 루나 홀더들의 보상 흐름이 루나의 가격 변동으로 인한 자본이득(Capital gain)으로만 구성되지 않는다. 루나 홀더들은 자신이 가진 루나를 ‘스테이킹’함으로써 컴퓨팅 리소스 수수료(Compute fee), 안정화 수수료(Stability fee), 그리고 시뇨리지 보상(Seigniorage reward)과 같은 보상을 얻는다. 즉, 루나는 단순 인플레이션 보상을 제공하는 다른 암호화폐와 다르게, 지속적인 현금흐름을 발생한다. 우리는 루나의 이러한 특징을 고려하여 가치 평가에 현금흐름할인법(DCF) 모델을 적용하기로 했다.



암호화폐 가치 평가에 관한 기존 글들을 보면, 대부분 주가수익비율(PER)과 같은 상대 평가 모델을 사용한다. PER처럼 상대적 평가를 이용하는 것은 암호화폐 투자가 주식 투자와 유사하게 주로 자본차익을 목표로 하는 점, 유사 업종 기업과의 비교를 통해 가치 평가를 더 간단하게 할 수 있다는 점, 영구성에 대한 가정이 필요 없다는 점 등을 고려했을 때 합리적이라고 볼 수 있다.

하지만 이 방법에는 한계점이 존재한다. PER의 경우 ‘유사 업종 기업’과의 비교가 핵심이다. 여기에는 두 가지 키워드가 있는데, 하나는 ‘유사 업종’ 그리고 다른 하나는 ‘기업’이다. 그리고 바로 이 두 가지 때문에 PER 방식은 암호화폐 가치 평가에 적용하기에 모호한 지점이 있다.

첫째, 유사 업종을 명확하게 판단하는 것이 어렵다. 기본적으로 한 업체의 업종을 분류하는 것은 단순한 일이 아니다. 한 기업에서 다양한 업종의 비즈니스를 운영하는 경우, 적정 PER 측정을 위해서 어떠한 업종의 PER을 참조해야 하는지를 판단하기 어렵기 때문이다. 루나의 가치 평가에서 가장 많이 언급되는 기업은 비자(Visa)와 같은 결제 서비스를 제공하는 업체다. 테라 프로토콜은 비자와 결제 서비스를 제공한다는 점에서 유사하다. 하지만 비자는 결제 수수료뿐만 아니라, 대출과 데이터 분석 등 다양한 비즈니스 모델을 운영하고 있다. 이러한 차이점을 고려하지 않은 유사 업종의 PER 비교는 한계가 있다.

둘째, PER은 가격과 주당순이익(EPS)를 기초로 계산된다. 하지만 블록체인 플랫폼은 기업이 아니기 때문에 대부분의 블록체인 플랫폼은 그 자체로 수익을 가져갈 주체가 될 수 없다. 따라서 암호화폐의 가치를 평가하기 위해 블록체인 플랫폼의 수익을 반영할 수 없다. 그래서 루나 홀더들에게 주어지는 보상을 수익으로 간주하고, EPS 방식을 적용해야 한다. 하지만 비자와 같은 기업들의 손익계산서를 보면 알 수 있듯이 이들의 수익에는 유형자산의 감가상각이나 무형자산 상각액과 같이 루나 홀더들에게 직접 대입해서 생각하기 힘든 계정이 많이 있다. 그러므로 암호화폐의 가치 평가를 위해 다른 기업의 EPS를 차용하는 것은 기업이라는 개체를 구성하는 여러 요소를 무시한다는 한계를 보인다.

위와 같은 이유로 우리는 루나의 가치 측정을 위해 절대적 평가 방법을 이용하고자 한다. 이는 앞서 말했던 루나만의 독특한 특징이 있기 때문이다. 기본적으로 테라 시스템은 거래 시 거래 수수료 등을 수령하고 이를 루나를 스테이킹한 루나 홀더들에게 지급한다. 즉, 루나를 스테이킹한 이용자들은 테라 시스템으로부터 지속적인 수익을 얻는다. 이 수익은 테라 거래량에 비례하며, 꾸준히 발생한다.

절대적 가치 평가 방법의 핵심은 해당 금융 상품이 발생시키는 현금흐름을 기반으로 해당 상품의 가치를 판단한다. 즉, 루나를 스테이킹 했을 때, 해당 루나를 통해 얻을 수 있는 이익의 총합을 바탕으로 루나 가치를 추정하는 것이다. 우리는 이러한 절대적 가치 평가를 통해서 독특한 특징을 가진 암호화폐를 기존 금융상품과 비교하지 않고, 그 자체로 가치를 평가해보고자 한다. 이를 위해 우리는 DCF 모델을 사용하였다.

*현금흐름할인법(Discounted Cash Flow·DCF) 모델은 기업 혹은 금융상품의 가치 평가에 흔히 쓰이는 모델이다. 자산의 가치는 그 자산으로부터 발생하는 현금흐름을 현재가치로 환산하여 구할 수 있다는 생각에 기초한다. DCF를 통해 현재가치를 구하는 방법은 다음과 같다.

위 식을 해석해보자면, 현재(t=0)의 주식의 가치는 향후 해당 자산을 통해 얻을 수 있는 미래의 현금흐름(Cash flow)을 현재 가치로 환산한 것의 총합임을 알 수 있다. 우리는 이 모형을 이용해 루나 가치를 평가할 것이다. 이를 이용하기 위해서는 1 루나를 통해 얻을 수 있는 미래의 수수료 수익을 추정할 필요가 있다. 그렇다면 이제 본격적으로 루나 보유에 따른 현금흐름과 이를 바탕으로 현재 루나의 적정가격을 계산해보도록 하자.

●가치평가 모델링

앞서 말했듯이, 가치평가의 가장 기본적인 원리는 DCF 모델을 바탕으로 한다. 이를 루나에 적용하면 다음과 같이 말할 수 있다. “1 루나의 가치는 그것을 통해 얻을 수 있는 미래 수익의 총합을 현재 가치로 환산한 것”. 이를 식으로 표현하면 다음과 같다.*변수 설명 - Rn (n년 후 1 루나 수수료 수익): 설명과 계산의 용이성을 위해 수수료 수익을 산정하는 기간 단위는 1년으로 한다. 스테이킹 된 루나 1개의 수수료 수익은 다음과 같다. 루나당 보상(Reward per·RPL) = (거래량)*수수료율(TxFee) / (스테이킹 된 루나 수). 현재 거래량을 ‘Tx’, 스테이킹된 루나 수를 ‘SL’이라 할 때, n년 차의 RPL 추정치는 다음과 같다.

●왜 7억 4,000만(0.74 billion)인가

루나의 최대 발행량은 10억이다. 그럼에도 불구하고 최대 스테이킹 루나의 한도를 10억이 아닌, 7억 4,000만으로 잡은 이유는 유동성을 고려했기 때문이다. 루나 스테이킹에 대한 기대 이익이 올라가면, 스테이킹 비율이 높아지고 시장에 공급되는 루나가 줄어들게 될 것이다. 이로 인해 루나의 시장 가격은 상승하고, 이 가격상승은 다시 스테이킹된 루나를 시장에 매도하는(공급하는) 유인을 증가시키게 된다. 결국, 이는 어느 순간 균형으로 수렴하게 될 것이다. 이 모델에서는 테라가 기반으로 한 코스모스의 스테이킹 비율인 ‘74%’를 스테이킹 균형 비율로 가정한다. 따라서 스테이킹 된 루나 수는 Min(SL(1+gSL)n, 0.74 billion)이라는 식을 활용하여 최대 7억 4,000만 개를 초과하지 않도록 계산한다.

더 정교한 예측을 위하여, 이 모델에서 gtx는 시간의 흐름에 따라 다른 수치를 적용할 것이다. 많은 플랫폼이 그렇듯 빠른 성장 시기를 거친 후, 일정 수준에 도달하게 되면 해당 성장률은 감소하게 될 것이다. 따라서 거래량의 성장률은 초기에는 매우 높은 수준을 적용하지만 이후 시기에는 완만한 증가세를 보이도록 구성할 것이다.

r 요구 수익률(할인율): DCF 모델을 적용하기 위해 고려해야 할 또 다른 중요한 변수로는 요구수익률(r)이 있다. 요구수익률이란 투자자가 투자할 가치가 있다고 판단하기 위하여 요구하는 최소한의 수익률을 말한다. 이는 현재가치로 환산을 위한 할인율로 이용된다. 이 모델에서는 해당 요구수익률을 CAPM*을 통해 계산하였다.

계산된 요구수익률은 다음과 같은 방법으로 도출됐다.

●코인마켓캡의 데이터를 이용

●βi : 루나가 거래되기 시작한 2019년 5월 10일부터 2019년 12월 10일까지를 기준으로 계산

●ERm : 2019년 01월 01일부터 2019년 12월 10일까지 스테이블 코인을 제외한 시가총액 상위 10개의 암호화폐의 일간 수익률을 시가총액에 따라 가중치를 조절한 후, 10일 이동평균법을 적용하여 계산. 이를 년 수익률로 환산하여 적용 (시가총액 상위 10개 암호화폐 : BTC, ETH, XRP, BCH, LTC, EOS, BNB, BSV, XTZ, XLM)

●Rf : 1.5%

따라서 DCF 모델에서의 할인율은 35.99%를 적용한다-거래 수수료 : 콜롬버스-3 하드포크를 통해 증가한 0.5%

-루나 인플레이션 : 2019년 12월 17일 기준 루나 발행량이 9억 9,000만 개를 넘은 것(최대 발행량은 10억 개)을 고려할 때, 인플레이션은 큰 영향을 미치지 않을 것으로 판단하여 0으로 가정

-1년 차 거래량 : 차이 결제 데이터를 바탕으로 2020년(Year 1)의 차이 거래금액을 다항식 회귀(Polynomial Regression)을 활용하여 약 2조 719억 원으로 추정(해당 결제 데이터는 연구 목적으로 차이코퍼레이션에서 제공 받음)

-테라 거래량 성장률

1. 급성장 시기 (1~6년)

- 파트너 네트워크를 활용하여 거래량이 빠르게 성장하는 단계

(1) 250억 달러에 달하는 파트너사의 결제량은 연 15%로 성장함을 가정

(2) 파트너의 결제 볼륨 규모까지 테라는 연 100%로 빠르게 성장함을 가정. 시뮬레이션 결과 6년 차에 파트너의 결제량을 모두 흡수

2. 성장기 (7~15년)

- 낮은 수수료율을 활용하여 간편결제 시장에서 점유율을 확장해가는 시기

- 페이팔, 유니온페이 등 성장하는 결제 서비스들의 성장률을 참조하여 30%로 가정함

3. 성숙기(16년 이후)

- 빠른 성장을 겪은 후 성장률이 비교적 완만해지는 시기

- 비자카드의 거래 볼륨 성장률을 참조하여 성장률을 9%로 가정

-루나 스테이킹 성장률: 거래량이 매우 빠르게 성장하면서, 수수료 수익 역시 증가하게 될 것이다. 이는 시스템 내의 루나 스테이킹 비율을 증가시키는 유인으로 작용한다. 전체 루나 발행량이 10억임과 앞에서 설명한 것과 같이 코스모스 플랫폼의 스테이킹 비율 74%을 참조하여, 최대 스테이킹 금액은 7억 4,000만으로 설정한다. 더불어 연간 스테이킹 성장률은 30%로 가정한다.

루나 스테이킹을 통해 얻을 수 있는 미래 수익을 현재 가치로 환산시키는 DCF 모델을 통해서 루나의 현재 적정 가격은 약 919원으로 추정할 수 있었다. 같은 방법으로 1년 후의 루나 가격을 추정해보면 약 1,260원이라는 결과를 얻을 수 있었다.

위의 시뮬레이션 과정에서도 알 수 있듯 절대적 가치평가를 위해서는 각 변수에 대한 수많은 가정을 필요로 한다. 하지만 아직 테라 시스템이 출시된 지 오래되지 않아 각 가정을 뒷받침하는 충분한 자료가 존재하지 않는 것이 사실이다. 최대한 관련 레퍼런스를 활용해 시뮬레이션을 진행했지만, 테라 시스템이 이 글에서 가정한 만큼 정말 잘 성장할지 혹은 가정한 것보다 훨씬 더 폭발적으로 성장할지는 알 수 없다. 그리고 그 성장 정도에 따라 루나 가격은 예상치보다 더욱 크게 변할 수 있다. 더불어 본 모델의 가치평가는 루나를 ‘영구적’으로 보유했을 때의 현금 흐름을 고려한다. 따라서 현실적으로 루나를 보유하는 투자자들의 의도 혹은 기대와 다를 수도 있다. 또한, 테라 시스템상에서 결정되는 수수료율의 변화, 루나 소각량의 변화 등에 대해서도 충분한 고려가 되지 않았다는 한계가 있다. 다만, 본 모델에서는 암호화폐를 다른 금융상품에 비교하지 않고, 그 내재적인 가치를 파악하는 것에 의의를 뒀음을 한 번 더 강조하는 바이다.

1. 오라클 피드(Oracle Feed)의 문제점

테라 시스템은 오라클 피드를 반영하는 프로세스상에서 잠재적인 취약점을 보인다.

(1) 적은 거래량에서 기인하는 문제점: 2019년 7월 테라 시스템에 차익거래 공격이 2회 발생한 바 있다. 해당 공격은 기본적으로 거래소의 루나 가격 조작을 바탕으로 한다. 거래소에서 거래가 활발히 되지 않는, 다시 말해 낮은 유동성을 보이는 경우 일부 인원에 의해 루나의 가격이 조작될 수 있다. 실제 공격에서도 활용된 방법은 다음과 같다.

- 지속적인 시장가 매수, 매도를 통해 호가창에 큰 스프레드를 형성한다.

- 호가 범위의 가장 높은 가격, 낮은 가격에 지속적인 매수, 매도를 통해 루나 가격을 조정한다. 그리고 이 가격이 오라클에 반영될 때까지 기다린다.

- 해당 가격의 차이를 통해 차익을 얻는다.

만약, 루나의 거래량이 충분히 많은 경우, 다시 말해 유동성이 매우 높은 상황에서 소수 인원에 의한 시장 가격 조정은 일어나기 어려울 것이다. 공격자가 의도한 스프레드와 호가 사이에서 끊임없이 타 거래자의 주문이 들어와 가격이 빠르게 변화하고, 원하는 가격이 계속 유지되기 어려울 것이다. 하지만 유동성이 낮은 경우에는 소수 인원의 의도적인 시장가격 조작이 가능해진다.

따라서, 테라 시스템의 근본을 이루는 오라클이 안정적으로 작동을 하기 위해서는 먼저 충분히 많은 수의 거래를 확보하고, 시장에서의 높은 유동성을 갖도록 해야 한다. 이 외에도 위와 같은 문제를 해결하기 위해 테라 시스템은 오라클 30분 중간값 이동평균을 이용하여 이러한 공격에 대처한다. 하지만 이는 결국 시장 환율과 테라 시스템 내에서의 교환비율 간의 차이를 유발할 수 있어 다음에서 설명할 딜레이(Delay)로 인한 문제점을 일으킬 수 있다.

(2) 가격 정보 반영 딜레이로 인한 문제점

시장의 낮은 유동성으로 인한 공격을 방어하기 위해 앞서 언급했듯 테라는 이동평균 방식을 이용한다. 하지만 시장에서 가격이 크게, 그리고 빠르게 변하는 경우 이동평균을 통한 가격과 실제 시장의 실시간 가격은 차이가 발생하게 된다. 이러한 딜레이로 인해 역시나 시스템 내에서는 차익을 노린 공격이 발생할 수 있다.

지속적으로 루나 가격이 1달러이던 상황에서 갑자기 30분 만에 루나 가격이 0.5달러로 떨어진 경우, 30분 이동평균을 통해 테라 시스템에 반영되는 루나 가격은 0.5달러보다 높게 된다. 따라서 0.5달러인 시장가격과 시스템 내에서의 차익을 얻을 수 있게 된다.

이러한 딜레이는 루나 가격뿐만 아니라, 각 통화군별 테라의 교환비율에도 발생할 수 있다. 실제 올해 8월에는 통화군별 교환(Swap)에 이러한 차익 공격이 발생하기도 했다. 현재는 이러한 공격에 대한 개선안으로 투표주기(Vote period)가 12블록에서 6블록으로 단축되었으며, 차익 공격 방지를 위해 교환에 토빈세(Tobin Tax)를 부과되는 정책이 반영되었다.

테라 시스템의 안정적인 운영을 위해서는 안정적인 오라클 피드가 필수적이다. 그리고 이를 위해서는 무엇보다 시장에서의 충분한 유동성을 확보하는 것이 필요할 것이다. 충분한 유동성이 확보 될 때 이동 평균의 범위를 줄여 실시간 가격과 현재 시스템에 반영되는 가격 간극을 줄이는 것이 안정적으로 가능해 질 것이기 때문이다. 이를 위해 테라 시스템은 서킷 브레이커(Circuit breaker)를 통해 오라클에서 발생할 수 있는 문제들에 대비하고 있는 것으로 보인다. 앞으로 거래량이 빠르게 성장하면서 이 문제를 테라 시스템이 효율적으로 해결할 수 있을지 지켜볼 필요가 있다.

지금까지 테라 프로토콜의 테라 가격 안정성과 가격 안정화 메커니즘, 루나의 가치 평가 방법, 한계점 등에 대해 알아보았다. 테라 스테이블 코인은 출시된 이후로 지금까지 안정적으로 가격을 유지하고 있으며, 차이 간편결제 서비스의 거래 데이터가 실제로 테라 블록체인에 기록되고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 특히 테라는 최근 몽골 법정화폐 연동 스테이블코인 테라MNT를 발행하고, 몽골에 간편결제 서비스 미미페이를 출시했다.

하지만 현재 테라 스테이블코인의 거래량이 다른 스테이블코인과 비교했을 때 매우 적은 수치를 보여주고 있으며, 거래량은 계속 감소하고 있다. 앞으로 테라에게 주어진 과제는 크게 2가지로 보인다. 하나는 충분한 거래량을 확보하는 것이고, 다른 하나는 커진 거래량에도 충분한 가격 안정성을 보장하는 것이다. 전자는 간편결제 서비스 차이의 빠른 성장을 통해 곧 해결될 수 있으리라 보인다. 빠른 거래량 변화 속에서도 테라가 얼마나 안정적으로 사람들에게 가치를 전할 수 있을지 좀 더 지켜볼 필요가 있을 것이다.
/서울대학교 블록체인 학회 디사이퍼

디사이퍼는 서울대학교 블록체인 학회로 블록체인 기술 연구를 선도하는 학술단체입니다. 매년 다양한 주제로 블록체인 연구를 진행하고 있으며, 해당 연구를 리포트 또는 자체 컨퍼런스를 통해 공유하며 건강한 블록체인 생태계 조성에 기여하고 있습니다. 디사이퍼는 국내뿐 아니라 해외 블록체인 기업, 대학교 학회들과도 활발한 교류를 하고 있습니다. 현재 약 30여 명의 학회원이 활동 중이며, 약 40여 명의 블록체인 전문가 및 기업가를 배출했습니다.

노윤주 기자

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