White Paper

GPT AI

1. 프로젝트 개요

GPT AI는 전 세계 팝 스타, 유명 인플루언서,
그리고 팬들이 함께 Web3와 AI 기술을 활용해
새로운 디지털 경제를 만들어가는 플랫폼입니다.

AI는 팬 활동을 평가하여 보상, 투표, 거버넌스
참여를 가능하게 하며, GA 토큰은
BNB 스마트 체인을 기반으로 한 유틸리티
토큰으로 사용됩니다.

1.1 AI와 스테이블 코인이 만나는
새로운 K-POP 팬덤 생태계

저희는 AI와 블록체인 기술을 결합하여
K-POP 팬덤 문화에 혁신을 가져올 독점적인
플랫폼을 제시합니다. 단순한 팬덤을 넘어,
팬들이 직접 참여하고 보상받는
새로운 경제 시스템을 구축할 것입니다.

1.2 GPT AI 코인은 팬덤 활동에 특화된
스테이블 코인으로, 투기적 요소 없이
안정적인 가치를 유지합니다.

• 참여 보상:
  팬들은 팬 커뮤니티 활동, 콘텐츠 제작,
  굿즈 구매 등 다양한 팬덤 활동을 통해
  GPT AI를 보상으로 받게 됩니다.

• 안정적 거래 수단:
  GPT AI코인은 공식 굿즈 구매,
  온라인 콘서트 티켓팅, 팬 이벤트 참여 등
  플랫폼 내 모든 경제 활동에 사용됩니다.

1.3 AI 기반 확장 사업 모델

저희의 궁극적인 비전은 K-POP 팬덤을 넘어,
AI 솔루션 전문 기업으로 성장하는 것입니다.

• AI 팬서비스 솔루션 수출:
  K-POP 시장에서 검증된 AI 팬서비스
  기술을 다른 엔터테인먼트 산업에
  SaaS 형태로 제공하여
  새로운 수익 모델을 창출합니다.

• IP(지적재산권) 기반 AI 사업:
  아티스트의 IP를 활용하여 AI 기반의
  디지털 콘텐츠 사업을 확장합니다.
  

2. AI 기반 시스템

Fanalyze Engine은 팬들의 다양한 디지털 활동 (조회수, 댓글, 공유 등)을 추적하고 행동 데이터를 분석하여 점수를 매깁니다.

점수는 오프체인 AI 분석 후 Merkle Tree 형태로 요약되고 온체인에 커밋됩니다.
점수는 투명하게 공개되며, 팬들은 해당 점수에 따라 GA 토큰을 청구할 수 있습니다.

모든 평가는 다음의 구조를 따릅니다:
오프체인 AI 분석 → 온체인 Commit-Reveal

AI 점수 모델 (기여 점수 계산) 모델 구조

• 분류 모델 (Engagement Classifier)
   목표: 스팸/봇/조작 감지
   모델: XGBoost + 규칙 기반 임계값

• 회귀 모델 (Score Predictor)
   목표: 0~100 사이의 최종 점수 예측
   모델: LightGBM 또는 다중 헤드 Transformer

• 트렌드 학습
   시즌/이벤트 주도 트렌드 반영
  (예: 콘서트 직전 활동 급증)

3. Fanalyze 운영 인프라

• AI 플랫폼: Vertex AI, SageMaker, 또는 Kubeflow 기반 파이프라인

• 모델 배포: ONNX 또는 TorchScript
  경량화 → 추론 엔드포인트 제공

• Feature Store: Redis + PostgreSQL 또는 Feature Store API

• Vector DB: Pinecone 또는 Weaviate
  → 임베딩 저장 및 추천에 활용

• 모델 버전 관리: Git + MLflow
  → model_hash, schema_hash를
  온체인 커밋

Fanalyze Engine 구성 요소

• 데이터 수집: 앱 내 행동 로그(좋아요, 댓글, 조회수, 메시지, 스트리밍 등)

• Feature 추출: 시청 시간, 댓글 의미 분석, 전환율, 빈도, 태그 연동 등

• 모델 구성: ML + 딥러닝 (LightGBM + Transformer 기반 임베딩)

• 점수 계산:
  점수 = w1·engagement + w2·content_quality + w3·retention_rate + ...

• Vector DB 사용: 사용자 행동/콘텐츠 임베딩
  → 추천/분류 필터에 사용

• 학습 파이프라인:
  SageMaker/Vertex AI 또는 오픈소스 Kubeflow 사용,
  주기적 학습(주간 기준선), 버전 관리 및
  리스크 분산

4. DAO 및 투표 시스템

각 인플루언서별 서브 DAO가 생성되며, 팬들은 GA 토큰 보유량과 활동 점수에 따라 투표 권한을 갖습니다.
투표 주제는 굿즈 디자인, 콘서트 장소, 브랜드 콜라보 등 다양하며, 거버넌스는 Snapshot과 Timelock을 기반으로 운영됩니다.

• 메인 DAO: 전체 생태계 정책 결정 (수수료, 파트너 선정 등)

• 서브 DAO: 인플루언서별 거버넌스 (예: BillieDAO, BeastDAO 등)

• 투표 방식: Snapshot 기반 오프체인 투표 + 온체인 실행 (timelock)

• Sybil 방지: FA 스테이킹, 활동 점수 기반 가중치 + 소셜 인증
  (Optional: zk-phone 인증)

• FIP 제안 구조: Fanova Improvement Proposal (FIP-1, FIP-2 등)

기술 구성요소

• 투표 시스템: Snapshot.js + IPFS +
  EIP-712 서명

• 권한 배분: FA 보유량 + 활동 점수 기반 가중치 (쿼드러틱 투표 옵션)

• 실행: Timelock 계약을 통한 지연 실행

• 봇 방지: ReCAPTCHA, 소셜 인증,
  Soulbound ID (옵션)

5. 보상 구조 및 수익 모델

• 팬 활동 점수는 오프체인 AI로 분석되고
  온체인 커밋된 후, Merkle Proof +
  Oracle 서명으로 사용자 보상 청구 가능

• 보상 = AI 분석된 기여도 + 활동 검증

수익원

• 플랫폼 수수료:
  후원/굿즈/라이브 팁에 2–5%

• 스폰서 DAO:
  브랜드가 DAO를 통해
  광고/콜라보 권리 입찰

• 프리미엄 기능:
  구독형 DAO 멤버십
  → 독점 콘텐츠, 팬미팅 초청

• API/데이터 서비스:
  팬덤 데이터/분석 리포트 판매

• 광고 우선순위:
  인플루언서가 FA 스테이킹 시
  노출 우선권 부여

6. Fanalyze AI 스택 – AI 시스템 상세 설명

6.1 데이터 소스 및 이벤트 스키마

수집 경로

• App (모바일/웹) SDK
  → 이벤트 게이트웨이 (HTTPS/gRPC)
  → 스트림 (Kafka 또는 Pub/Sub)
  → 데이터 레이크 (Parquet 포맷)
  → Feature Store / Vector DB 저장

6.2 Feature 엔지니어링 & Feature Store

주요 Feature 그룹

• Engagement (참여도): 시청 비율 (watch_ms / content_len_ms), 완료율, 재시청, 댓글 빈도, 공유율

• 의미/감정 분석: 감정 점수 [-1, 1], 유해성 [0, 1], 주제 ID, 창의성 점수

• 충성도: 활동 일수(7/30/90일), 재방문율, 세션 길이, 재방문 간격

• 품질/리스크: 저작권 침해 확률, NSFW 확률, 봇 패턴 점수, 기기 다양성

• 크리에이터 연관도: TF‑IDF / Transformer 기반 유사도, 그래프 중심성 (PageRank, Betweenness)

Feature Store 설계

• 온라인 저장소: Redis / DynamoDB (p95 < 10ms), TTL 30–90일

• 오프라인 저장소: S3/GCS의 Parquet, 날짜별 파티셔닝

• 스키마 버전 관리: 모델과 함께 schema_hash를 Registry에서 관리

6.3 NLP 파이프라인 (다국어 지원)

지원 언어: 한국어 / 영어 / 스페인어 / 일본어 (확장 가능한 토크나이저 기반)

모듈 구성

• 클렌징: 언어 감지 → 악성 패턴 제거 → 토크나이징

• 의미/감정 분석: Sentence Transformer 임베딩 (768~1024차원) + 감정 분석 (로지스틱/파인튜닝된 RoBERTa)

• 유해성 분석: 욕설/증오/폭력 분류기 (다국어 지원 헤드)

• 표절/유사도 검사: MinHash + 코사인 유사도(ANN) → 재정렬

성능 지표

• 감정/유해성 F1 ≥ 0.85, 언어 오감지 < 2%, 평균 추론 지연 < 20ms/문장

6.4 비전/오디오 파이프라인

비전 (이미지/비디오)

• NSFW 감지: MobileNet 또는 ViT 기반 경량 모델

• 딥페이크 감지: 얼굴 엣지 빈도/블렌딩 아티팩트 + CNN 분류기

• 표절 이미지 탐지: CLIP 임베딩 → ANN 후보 → 해시 재검증

오디오 (음성/음악)

• 음성 복제 감지: 스펙트로그램 + wav2vec2 기반 분류기

• 저작권 검사: Music ID (Chromaprint / ACRCloud 계열 API) 연동

6.5 참여/품질 점수 모델

모델 구조

• 사전 필터링: 스팸/봇/유해 콘텐츠 → XGBoost + 규칙 엔진

• 회귀 (최종 점수 예측): LightGBM 또는 Transformer 기반

• 트렌드 조정: 이벤트 전후 가중치, 시즌성 보정

최종 점수 공식 예시:

S_i = D(e) × (w₁·Eᵢ + w₂·Qᵢ + w₃·Lᵢ)

• Eᵢ: Engagement (완료율, 댓글 품질, 공유 등)

• Qᵢ: 콘텐츠 품질 (창의성, 표절/NSFW 역가중 등)

• Lᵢ: 충성도 (활동일수, 리텐션 등)

• D(e): 에폭 디케이 (보상 인플레이션 방지)

교차 검증 & 보정

• 5-폴드 CV, 드리프트 감지 (PSI > 0.2 알림), Platt/Isotonic 보정

6.6 악용 방지 & Sybil 방어

• 행동 기반: 폭발적 활동, 엔트로피, 주기성, 기기 다양성

• 그래프 기반: 비정상 커뮤니티 감지 (Louvain + 이상치 점수), 라벨 전파 방식으로 클릭팜 차단

• Sybil 점수: 전화/소셜 인증 + 장기 명성 (Soulbound ID)

• 실시간 차단: 요청 제한, IP 프리픽스/ASN 블랙리스트, 실시간 모델 거절

6.7 추천/랭킹 시스템 (선택 사항)

• Retrieval 단계: Two-Tower (사용자/콘텐츠 임베딩) + ANN (HNSW/ScaNN)

• 재정렬 단계: Cross-Encoder → 최종 다목적 최적화 (참여도/신선도/안전성)

• 탐색: ε-greedy / 톰슨 샘플링 → 콜드 스타트 대응

6.8 추론 성능 최적화

• 엔진: Triton / TF Serving + gRPC

• 최적화: INT8 양자화, 지연 민감도 기반 CPU/GPU 분리
   (텍스트 → CPU, 비전 → GPU)

• 캐시: 인기 콘텐츠 임베딩 캐시 (1~6시간 TTL)

• SLO 목표: p95 기준 텍스트 < 50ms, 이미지 < 120ms

6.9 품질 평가 & 온라인 실험

• 오프라인 지표: MAE/MSE, AUC-PR(스팸), Balanced Accuracy(유해성)

• 온라인 지표: 리텐션↑, 세션 시간↑, 신고율↓, 보상 성공률↑

• A/B 테스트: 1–2주 주기, 사전 정의된 컷오프 사용

• Guardrail 정책: 유해 콘텐츠/저작권 위반 급증 시 즉시 롤백

6.10 MLOps 및 버전 관리

• 전체 파이프라인: 데이터 레이크 → Feature Store → 학습 → 평가 → 등록 → 배포

• 모델 등록소: MLflow / Vertex Model Registry

• 온체인 커밋: model_hash, schema_hash, epoch → BNB 체인 기록

• 배포 정책: 캐너리(5%) → 25% → 100% 롤아웃, 자동 롤백

• 감사 로그: 입력/출력/가중치 해시, 변경 이력, 실험 ID 기록

6.11 투명성: Commit-Reveal + TEE/zk (선택 사항)

• 각 에폭 종료 시, 사용자별 점수
  → Merkle Tree 생성

• rootHash, model_hash, epoch
  → BNB 체인 커밋

• 사용자 청구 시 Merkle Proof
  + Oracle 서명 제출
  (Optional: TEE 증명 또는 zk-proof 해시 첨부)

6.12 개인정보 보호 및 컴플라이언스

• 데이터 최소화: PII 미보관, 해시/집계값만 저장

• 보관/삭제 정책: 원시 로그 90일, 집계값 1년 (정책별 조정)

• 옵트아웃: 앱 내 추적/개인화 비활성화 옵션 제공

• 감사: 외부 보안 감사 정기 수행, 접근 로그 모니터링

6.13 AI 운영 리스크 및 대응

리스크 & 대응 방안

• 모델 편향: 다국어/지역 샘플 균형 확보, 공정성 지표 모니터링
  개념 드리프트: PSI 기반 알림, 주기적 재학습/Feature 갱신
  악용 패턴 적응: 규칙 엔진 핫패치 + 주간 패턴 학습
  과도한 보상/토큰 인플레이션: 에폭 디케이, 보상 상한, 사후 샘플링 감사

6.14 기술 로드맵 (요약)

• 1단계 (MVP):
   텍스트/행동 기반 점수화, XGBoost + LightGBM, Merkle 커밋 구조 구현

• 2단계:
   고급 다국어 NLP 도입, 비전/오디오 모듈 확장, Two-Tower 추천 시스템 적용

• 3단계:
   강화학습(RL) 도입, 연합 학습(Federated Learning) 기반 지역별 분산 학습,
   부분 zk 증명 또는 TEE(신뢰 실행 환경) 연동

7. 토큰 개요

• 토큰명: GPT AI Token

• 심볼: GA

• 기반 체인: BNB Smart Chain (BEP-20)

• 총 발행량: 10,000,000,000

활용처

• 보상, DAO 투표, 스테이킹, 굿즈 결제, 광고 알고리즘 영향력 강화 등

생태계 분배

• 팬 보상: 30%

• DAO 재단: 20%

• 파트너: 15%

• 팀/자문단: 15%

• 투자자: 10%

• 마케팅: 10%

인플레이션 제어

• 시즌별/에폭 기반 보상 감소 모델,
  최대 보상 상한 설정

GA → sGA 스테이킹 구조

• 투표력 강화 및 에어드랍 대상 자격 부여,
  잠금 기반 레벨 시스템 운영

8. 로드맵 (2025–2026)

2025년 4분기

• GPT AI 브랜드 론칭

• AI 분석 모델 베타 버전 개발

• BNB 체인(BEP-20) 기반 GA 토큰 발행

• 커뮤니티 사이트 및 SNS 채널 오픈

• 거래소 상장 및 글로벌 마케팅 시작

2026년 1분기

• 팬 활동 수집 SDK → AI 점수 생성

• Merkle 커밋 기반 보상 계약 배포

• Snapshot 기반 DAO 투표 베타 오픈

• 인플루언서/아티스트 파트너 3명 온보딩

• Stable 토큰화를 위한 글로벌 제휴

2026년 2분기

• Fanalyze Engine 정식 버전 출시

• DAO 영향력 기반 파트너십 투표 진행

• 글로벌 이벤트(콘서트) 팬 투표 기능 도입

• 브랜드 굿즈 보상 시스템(오라클 기반) 연동

2026년 3분기

• 모바일 앱 출시
  (Web3Auth 내장 지갑 포함)

• 보상 구조 고도화
  (스테이킹 + 투표력 반영)

• 활동 점수 및 온체인 ID 기반
  “명예 배지” 도입

• DAO 파트너 20개 이상으로 확장

2026년 4분기

• GPT AI DAO
  → 완전한 탈중앙 거버넌스로 전환

• 인플루언서 광고 캠페인
  → DAO를 통해 결정

• 파트너들과 글로벌 이벤트 공동 주최

9. 법률 및 컴플라이언스 정책

9.1 규제 포지셔닝 (요약)

• 토큰 성격: GA는 플랫폼 내 유틸리티 토큰
  (보상, 결제, 스테이킹, 거버넌스 참여용)

• 중요 지침: 백서, 웹사이트, 마케팅 자료
  어디에서도 수익/배당/환급 보장 표현 금지
  → “투자 권유 아님” 명시

• 미국 증권 분석(Howey Test 대응)
  이익 기대, 타인의 노력 기반
  수익 모델 지양
  → 내부 체크리스트 + 외부 로펌 검토
  → 필요시 미국 대상 공개 판매 배제
  또는 Reg D/SAFT 구조 사용

9.2 자금세탁방지(AML) /
테러자금조달방지(CFT) / 제재 조치

• Travel Rule 준수: 송수신자 정보
  IVMS101 포맷 포함
  → VASP 미검증 시 자동 거절/반환

• 위험기반 접근법(RBA): 고위험 국가/주소
  대상 강화된 실사(EDD)

• 제재 리스트: OFAC 제재 목록 +
  50% Rule 적용
  → 의심 거래는 차단/보류/신고(SAR) 조치

9.3 데이터 보호 (Privacy by Design)

• 데이터 최소화:
  기여 점수에 필요한 정보만 수집
  → 해시화 및 집계 중심 설계
  → 수집 목적/보관 기간 명시,
  사용자의 열람/삭제/이동 권한 제공

• 국경 간 전송:
  EU 거주자의 경우 적정성 결정 또는 SCC(Standard Contractual Clauses) 사용

• 보안 통제: 저장 시 암호화(KMS),
  접근 제어, 로그/모니터링, 외부
  DPIA/DPA 계약 체결

9.4 토큰 배포/마케팅 컴플라이언스

• 백서/웹사이트 공통 문구:
  “투자 권유 아님”,
  “가격 변동성 리스크 존재”,
  “규제 변경 리스크”,
  “미국 및 특정 국가 판매 제한” 등

• 보상/스테이킹:
  → 플랫폼 기능, 투표력 중심으로 설계
  (이익/배당 표현 금지)

• 홍보: 추천/에어드랍은 KYC 완료
  사용자만 대상 → 제한 국가 제외

• 락업/베스팅: 팀/자문/투자자에게는
  장기 락업 및 점진적 해제
  → 정보 비대칭 방지

9.5 콘텐츠/IP/크리에이터 계약

• 업로드 콘텐츠의 IP 보증 및
  라이선스 범위 명확히 명시
  (전 세계, 비독점, 서브라이선스 제한 포함)

• 저작권 위반/유해 콘텐츠 처리 절차:
  신고 → 이의 제기 → 재검토 →
  반복 위반자 제재

• AI 생성 콘텐츠 표기 의무화

• 유명인 이미지/음성 사용 시
  사전 동의/권리 확보 필수

9.6 DAO 거버넌스 리스크 관리

• 법적 실행 분리: Snapshot 기반 오프체인 투표 + Timelock 온체인 실행 구조 활용

• 핵심 파라미터 변경 시:
   → 정족수 필요, 지연 실행, 다중 서명(Multisig) 승인 필수

• DAO 채택 제안의 범위/한계를 운영주체의 정관에 명시
   → 과도한 실행 책임 방지

9.9 사고 대응 및 감사

• 스마트 계약 감사: 최소 2개 보안 업체 수행

• 버그 바운티, 온체인 이상 탐지 시스템 운영

• 금융 범죄 대응: 주소 동결 가능 시 동결, 자금 추적, VASP 협조/신고

• 정책 업데이트: 규제 변경 시 백서/약관/개인정보처리방침 즉시 갱신

9.10 필수 문서 번들 (운영 필수)

• 이용약관 (ToS)

• 개인정보 처리방침 (PP)

• 토큰 이용약관

• 리스크 공지

• KYC/AML 정책

• 제재 준수 정책

• Travel Rule SOP

• 보안 정책 (ISMS 수준)

• 표준 크리에이터 계약서

9.11 실행 체크리스트 (요약)

• 미국/EU/한국/싱가포르 관할 규제 지도 및 제한국 리스트 반영

• 백서/웹 문구의 컴플라이언스 언어 검토

• KYC/AML/제재/Travel Rule 벤더 통합 및 UAT 완료

• 데이터 최소화/보존 정책 수립, DPIA 완료

• 스마트 계약 이중 감사, 버그 바운티 공개

• 분기별 규제 모니터링/업데이트 일정 관리

주요 참고 자료

• MiCA 신청 일정/요건 (EU/ESMA; 2024년 6월, 12월 단계별 적용)

• 미국 SEC의 Howey/디지털 자산 프레임워크

• Travel Rule (국제 기준 및 한국 적용 사례)

• OFAC 제재 가이드라인

• GDPR 데이터 최소화 (유럽 집행위원회 기준)

• 싱가포르 DPT AML/CFT (PSN02 가이드)

10. 결론

GPT Ai는 전 세계 팬들이 자신들의 콘텐츠
참여, 기여, 영향력을 실질적인 보상과 의사결정
권한으로 전환할 수 있도록 설계된 AI 기반
팬 참여 분석 및 Web3 보상 시스템입니다.

우리는 팬의 행동을 단순한 클릭이나 조회수
그 이상으로 바라보며,
진정성 있는 참여, 지속적인 기여,
건강한 커뮤니티 문화 형성에 대한 가치를
AI 모델과 투명한 온체인 메커니즘을 통해
정량화하고 보상합니다.

GPT Ai는 다음과 같은 핵심 비전을
실현하고자 합니다:

• 팬의 참여 → 신뢰 가능한 가치로 환산

• 보상 구조의 투명성과 공정성 확보

• AI의 결정 → 블록체인으로
  증명 가능하게 기록

• Web2와 Web3, 중앙화와 탈중앙의
  다리 역할

향후 GPT AI는 아티스트, 브랜드, 플랫폼,
팬 커뮤니티가 함께 성장할 수 있는
신뢰 기반 참여 경제 (Trust-based
Participation Economy)의
중심이 될 것입니다.

진정한 의미의 Stable 코인으로써 안정성과
기술적 진보를 통해 공정한 인정과
보상의 시대를 열고자 합니다.

당신의 팬심이, 이제는 진짜 힘이 됩니다.

GPT AI 팀 드림