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LILLIUS White Paper
  • 🌐ENGLISH
    • 0. Disclaimer
    • 1. Abstract
    • 2. Executive Summary
    • 3. Project Background
    • 4. Market Overview
      • 4.1 Healthcare & Fitness Market
      • 4.2 Blockchain Market
    • 5. Industry Pain Point
      • 5.1 The exercise-related industry
      • 5.2 Pain Points in the Web3 Industry
    • 6. Target Analysis
      • 6.1 Characteristics and trends of Gen MZ
      • 6.2 Healthcare Content for Generation MZ
      • 6.3 Leveraging Generation MZ's digital devices
    • 7. Business & Technical Logics
      • 7.1 AI motion analysis system
      • 7.2 The momentum measurement and device linkage system
      • 7.3 NFT membership
      • 7.4 Training Program
      • 7.5 The content of LILLIUS is spreading worldwide
      • 7.6 Token Utility
      • 7.7 Web3 community
      • 7.8 Content commerce
    • 8. Ecosystem
    • 9. Case Study
    • 10. Competitive Landscape
    • 11. Technical Overview
      • 11.1 Service Architecture
      • 11.2 Blockchain (Polygon Chain)
      • 11.3 AI Motion Analysis Technology
      • 11.4 Patent
    • 12. Token Economics & Fund
      • LLT Token Economices
      • Token Allocation
      • Token Vesting Schedule
      • LLT Training Reward Vesting Plan
    • 13. Roadmap
    • 14. Team & Advisors
      • 14.1 Team
      • 14.2 Advisors
  • 🇰🇷KOREAN
    • 0. Disclaimer
    • 1. Abstract
    • 2. Executive Summary
    • 3. Project Background
    • 4. Market Overview
      • 4.1 헬스케어 & 피트니스 시장
      • 4.2 블록체인 시장
    • 5. Industry Pain Point
      • 5.1 운동 산업의 Pain Point
      • 5.2 Web3 산업의 Pain Point
    • 6. Target Analysis
      • 6.1 MZ세대의 특징과 트렌드
      • 6.2 MZ세대의 건강관리 콘텐츠
      • 6.3 MZ세대의 디지털 기기 활용
    • 7. Business & Technical Logics
      • 7.1 AI 동작분석 시스템
      • 7.2 운동량 측정과 디바이스 연동 시스템
      • 7.3 NFT 멤버십
      • 7.4 트레이닝 프로그램
      • 7.5 전세계로 뻗어나가는 릴리어스 콘텐츠
      • 7.6 토큰 유틸리티
      • 7.7 Web3 커뮤니티
      • 7.8 콘텐츠 커머스
    • 8. Ecosystem
    • 9. Case Study
    • 10. Competitive Landscape
    • 11. Technical Overview
      • 11.1 서비스 아키텍처
      • 11.2 블록체인 (폴리곤 체인)
      • 11.3 AI 동작분석기술
      • 11.4 특허
    • 12. Token Economics & Fund
      • LLT Token Economics
      • Token Allocation
      • Token Vesting Schedule
      • LLT Training Reward Vesting Plan
    • 13. Roadmap
    • 14. Team & Advisors
      • 14.1 Team
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  1. KOREAN
  2. 12. Token Economics & Fund

LLT Training Reward Vesting Plan

LLT Training Reward Vesting Plan은 LLT 토크노믹스의 핵심으로, 건전한 토큰 경제를 조성하기 위해 보상으로 유통되는 토큰 수량을 예측하고, 상황에 따라 유통량을 조절하는 방안에 대한 설계가 포함된 계획입니다. 따라서 예측과 다른 전개로 흘러가거나, 유통량 조절이 추가로 필요한 상황이 발생할 경우 Vesting Plan은 변경될 수 있습니다.

예측에는 다음과 같은 사항이 고려되었습니다.

유저 유입 속도와 땀의 축적량 예측

땀의 축적량은 유저의 유입 속도에 따라 운동 난이도 조정과, 래플 미션 등 각종 미션의 수, 그리고 에어드롭 비율을 통해 LLT 보상의 양을 조절합니다.

유저 운동 숙련도 예측

릴리어스 APP을 꾸준히 사용하는 유저는 시간이 흐를수록 운동 숙련도가 높아져 트레이닝, 챌린지 콘텐츠에서 고득점을 차지할 확률이 높아집니다.

따라서 유저 운동 숙련도에 따라 운동수행 평가 난이도의 변동성을 부여합니다.

LILLI NFT 업그레이드 속도 예측

LILLI NFT를 업그레이드할수록 유저는 더 많은 에너지를 획득하고, 더 많은 LLT 보상을 획득하게 되어 LLT Reward 풀을 빠르게 소진 시킬 수 있습니다.

업그레이드에 필요한 LLT는 전부 Training Reward에서 충당한다는 가정으로 업그레이드 속도를 예측했으며, 초기 유저가 LLT를 Training Reward 외의 방법으로 LLT를 수급해 NFT 업그레이드에 사용할 경우 LLT Vesting 속도가 예측보다 빨라질 수 있다는 점을 감안했습니다.

인플레이션 발생 예방

LILLI NFT를 업그레이드 하거나, 다수 땀을 필요로 하는 래플이 오픈될 경우, 특정 시점에서 LLT의 기존 유통량 대비 추가 유통량의 비율은 점차 상승하게 됩니다. 이는 반드시 LLT 인플레이션을 불러오며, 이와 같은 상황에 대비해 유통량에 조절이 필요합니다.

전체 LLT Reward 풀의 50% 이상 Vesting된 경우, 소모 에너지 당 획득하는 땀의 비율과, 땀을 사용하여 래플에 참여 후 지급 받을 수 있는 LLT의 비율을 조정하면서 유통량 조절에 나설 예정입니다.

Reward 풀 조기 소진

예측과 다른 전개로 예상보다 Reward 풀이 조기 소진될 수 있습니다. 조기 소진되는 경우 Training Reward LLT 지급이 종료됩니다.

Vesting Plan

위와 같은 예측 사항을 고려한 결과 Vesting Plan은 초기에 점차 상승하며 최고점에 도달한 후, 다시 줄어드는 피라미드 형태를 띠게 되었습니다.

피라미드 형태의 다양한 차트 모델 중 정규분포(Normal Distribution)의 확률밀도함수를 따른다는 가정이며, 3개월(90일)마다 Vesting 수량을 조정하도록 설계했습니다.

PreviousToken Vesting ScheduleNext13. Roadmap

Last updated 8 months ago

참고로, (평균이 μ, 표준편차가 σ인 정규분포)일 때 X의 확률밀도함수 f는 다음과 같습니다.

Vesting Plan 바탕이 된 모델은 평균이 30, 표준편차가 인 정규분포 입니다.

🇰🇷