온체인 데이터 분석 기초

온체인 데이터는 블록체인 네트워크에 영구적으로 기록된 모든 거래와 상태 변화 정보를 의미한다. 그 핵심 특성은 모든 데이터가 공개적으로 검증 가능하며, 변경이 불가능한 투명한 원장에 저장된다는 점이다. 모든 거래 내역은 공개 키 기반의 지갑 주소를 통해 추적 가능하며, 누구나 블록체인 탐색기를 이용해 특정 주소의 잔고, 거래 내역, 스마트 컨트랙트 상호작용 등을 실시간으로 조회할 수 있다. 이는 기존 금융 시스템의 불투명한 장부와 대비되는 근본적인 차이점이다.

이러한 공개성은 데이터의 신뢰성을 보장하는 기반이 된다. 네트워크 참여자(노드)들은 합의 알고리즘을 통해 거래의 유효성을 집단적으로 검증하고, 일단 블록에 기록된 데이터는 암호학적 해시 함수로 연결되어 후속 변경이 사실상 불가능해진다. 따라서 이중 지불 문제를 방지하고, 감사 추적을 용이하게 만든다. 예를 들어, 특정 토큰의 총 공급량이나 주요 지갑으로의 유입/유출은 명확하게 확인할 수 있다.

그러나 '투명성'이 '익명성'을 의미하지는 않는다. 대부분의 블록체인에서 거래는 가명성(pseudonymous)을 가진 주소로 수행된다. 실세계의 신원과 주소를 연결하지 않는 한, 거래 행위자 자체를 완전히 식별하기는 어렵다. 분석가는 이러한 공개된 데이터를 패턴 분석, 클러스터링 기법 등을 통해 주소들을 그룹화(예: 거래소 지갑, 개인 지갑, VC 펀드 지갑)하고 행동을 추론하게 된다. 이 과정에서 데이터의 공개성은 분석의 객관적 근거를 제공하지만, 정확한 해석을 위해서는 추가적인 맥락 이해가 필요하다.

온체인 데이터는 기본적으로 블록체인 네트워크에 영구적으로 기록된 모든 정보를 포괄한다. 이 데이터는 크게 트랜잭션 데이터와 블록 데이터, 그리고 스마트 컨트랙트 데이터로 구분할 수 있다. 트랜잭션 데이터에는 송금 주소(From 주소), 수신 주소(To 주소), 전송 금액(Value), 가스 비용, 타임스탬프, 트랜잭션 해시 등이 포함된다. 블록 데이터는 이러한 트랜잭션들을 묶은 블록의 번호, 생성 시간, 채굴자 정보, 이전 블록 해시(Previous Hash) 등을 담고 있다. 스마트 컨트랙트 데이터는 컨트랙트의 배포 정보, 실행 로그(Event Log), 내부 상태 변화 등 계약 실행과 관련된 상세 내역을 구성한다.

데이터의 유형은 크게 정량 데이터와 정성 데이터로 나눌 수 있다. 정량 데이터는 숫자로 표현 가능한 지표들이다. 대표적으로 네트워크 해시레이트, 일일 활성 주소 수(Daily Active Addresses), 거래 수수료, 총 예치 금액(TVL), 대형 지갑(고래)의 이동량 등이 있다. 정성 데이터는 주소 라벨링(거래소, 프로토콜, 개인 지갑 등), 스마트 컨트랙트의 코드와 로직, 거래 메모(OP_RETURN) 등 텍스트나 코드 형태의 정보를 의미한다.

이러한 구조화된 데이터는 블록체인 탐색기나 전문 API를 통해 접근할 수 있다. 분석가는 특정 주소의 과거 모든 거래 내역을 추적하거나, 특정 DeFi 프로토콜로 유입/유출되는 자금 흐름을 집계하는 등 다양한 각도에서 데이터를 조합하고 해석한다. 데이터의 불변성과 공개성은 분석의 신뢰성 기반을 제공하지만, 주소의 실소유주를 파악하거나 오프체인 거래를 이해하는 데는 한계가 존재한다[1].

네트워크 활동 지표는 블록체인 네트워크의 기본적인 사용량과 건강도를 측정하는 핵심 데이터다. 이 지표들은 네트워크의 실제 활용 수준과 채택 정도를 반영하며, 암호화폐의 기본 가치 평가에 중요한 근거를 제공한다.

주요 지표로는 일일 활성 주소 수, 총 거래 건수, 평균 거래 수수료 등이 있다. 일일 활성 주소 수는 특정 날짜에 거래를 보낸 고유 지갑 주소의 수를 의미하며, 네트워크 사용자 기반의 규모와 성장 추세를 보여준다. 총 거래 건수는 네트워크의 처리량과 경제 활동의 총량을 나타낸다. 평균 거래 수수료는 네트워크 혼잡도와 사용자들이 거래를 처리하기 위해 지불하려는 의지를 간접적으로 반영한다. 네트워크가 혼잡할수록 수수료는 일반적으로 상승한다.

이러한 지표들은 종종 표로 정리하여 시간에 따른 추이를 비교 분석한다.

이 지표들을 해석할 때는 단순한 수치보다 추세와 상대적 변화에 주목해야 한다. 예를 들어, 일일 활성 주소 수가 꾸준히 증가하는 추세는 프로토콜에 대한 지속적인 관심과 채택을 시사한다. 반면, 거래 수수료가 급격히 상승하는 것은 네트워크 확장성에 대한 부담이나 갑작스러운 사용량 증가를 의미할 수 있다. 이러한 네트워크 활동 지표는 다른 투자자 행동 지표나 시장 가치 지표와 함께 종합적으로 분석되어야 더욱 유의미한 통찰을 제공한다.

투자자 행동 지표는 블록체인 상의 자금 흐름과 보유 패턴을 분석하여 다양한 투자자 집단의 심리와 행동을 파악하는 데 사용된다. 이 지표들은 주로 지갑 주소를 규모나 행동 패턴에 따라 분류하여 집계한다. 일반적으로 지갑은 보유 규모에 따라 고래(대형 보유자), 고래(중형 보유자), 고래(소형 보유자)로 구분되며, 거래소 예치량이나 장기 보유량 변화와 같은 행동 기반 지표도 중요하게 활용된다.

주요 지표로는 거래소 유입/유출, 고래 지갑의 순매수/매도, 장기 보유자 공급량 변동 등이 있다. 예를 들어, 거래소로의 대규모 자금 유입은 매도 압력 증가를 시사할 수 있으며, 반대로 거래소에서의 대규모 유출은 장기 보유 의사로 해석될 수 있다. 고래 지갑의 행동은 시장 방향에 대한 강력한 신호로 간주되기도 한다.

이러한 지표를 해석할 때는 단일 신호보다는 여러 지표를 종합하고 추세를 관찰하는 것이 중요하다. 또한, 지갑 분류 기준이 플랫폼마다 상이할 수 있으며, 한 지갑 주소가 여러 고래에게 속하는 커스터디 솔루션일 가능성도 고려해야 한다. 투자자 행동 지표는 시장 참여자들의 집단적 심리를 정량화하여, 단순 가격 분석만으로는 알기 어려운 시장의 숨은 흐름을 이해하는 데 도움을 준다.

시장 가치 지표는 특정 암호화폐의 가치를 평가하거나 네트워크의 경제적 규모를 측정하는 데 사용되는 핵심 데이터 포인트이다. 이 지표들은 주로 시가총액, 유통량, 가격과 결합된 온체인 활동 데이터를 기반으로 계산된다. 가장 기본적인 지표는 시가총액으로, 현재 가격에 유통 공급량을 곱하여 산출한다. 또한, 실현 시가총액은 각 코인이 마지막으로 이동한 가격(실현 가치)을 기준으로 총 가치를 계산하여, 장기 보유자의 평균 매입 가격대를 반영한다. 이는 단순 시가총액보다 네트워크에 실제 유입된 자본 규모를 더 정확히 보여준다.

MVRV 비율(Market Value to Realized Value Ratio)은 시가총액을 실현 시가총액으로 나눈 값으로, 시장 가치가 실현 가치 대비 얼마나 고평가 또는 저평가되었는지를 나타내는 중요한 지표이다. 일반적으로 MVRV 비율이 높으면 시장이 과열 상태일 가능성이 있고, 낮으면 저평가 상태일 가능성이 있다. NVT 비율(Network Value to Transactions Ratio)은 시가총액을 일일 거래량(USD 기준)으로 나눈 값으로, 주식의 PER과 유사한 개념이다. 높은 NVT는 네트워크 가치에 비해 실제 사용량(거래량)이 낮음을 의미할 수 있다.

이러한 지표들은 단독으로 사용되기보다 종합적으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 시가총액이 급증하면서 MVRV 비율이 역사적 고점을 경신하면 조정 가능성이 높아진다는 시그널로 읽힐 수 있다. 반면, 낮은 NVT 비율과 함께 네트워크 활동이 활발하면 가격 상승의 기초가 튼튼할 수 있다. 모든 지표는 해당 프로젝트의 특성과 시장 사이클의 맥락에서 평가되어야 한다.

블록체인 탐색기는 특정 블록체인 네트워크에 기록된 모든 거래, 블록, 지갑 주소 정보를 조회할 수 있는 웹 기반 도구이다. 사용자는 거래 해시나 주소를 검색하여 자금의 이동 내역, 잔액, 특정 거래가 포함된 블록의 상세 정보를 확인할 수 있다. 이더스캔(Etherscan)이나 블록체인닷컴(Blockchain.com)과 같은 탐색기는 각각 이더리움과 비트코인 네트워크를 위한 대표적인 공공 포털 역할을 한다.

탐색기는 기본적인 온체인 데이터 조회를 넘어 다양한 분석 기능을 제공한다. 예를 들어, 대규모 거래(고래 활동)를 실시간으로 모니터링하거나, 특정 스마트 컨트랙트의 내부 호출과 자금 흐름을 추적할 수 있다. 또한, 가스 수수료의 시장 평균치, 네트워크 혼잡도, 최신 블록 생성 정보와 같은 네트워크 상태 메트릭도 제공한다.

이러한 도구들은 무료로 접근 가능하며, 온체인 데이터 분석의 가장 기초적이고 필수적인 출발점이다. 그러나 고급 분석을 위해서는 여러 주소 간의 상관관계를 분석하거나 장기적인 지표 트렌드를 도출하는 데 한계가 있어, 전문 분석 플랫폼이나 API를 활용한 추가 작업이 필요하다.

전문 분석 플랫폼은 블록체인 탐색기가 제공하는 기본적인 거래 조회 기능을 넘어, 가공된 데이터와 시각화 도구, 맞춤형 경고 기능 등을 제공하는 서비스이다. 이 플랫폼들은 온체인 데이터를 집계하고 분석하여 투자자와 연구자에게 실행 가능한 인사이트를 제공하는 것을 목표로 한다. 주로 이더리움, 솔라나, 아비트럼 등 특정 블록체인 네트워크에 특화되어 있거나, 여러 네트워크의 데이터를 통합하여 제공하기도 한다.

이러한 플랫폼은 일반적으로 다음과 같은 핵심 기능을 포함한다.

사용자는 이러한 플랫폼을 통해 복잡한 원시 데이터를 직접 처리하지 않고도, 시장의 건강 상태, 투자자 심리, 자금 흐름 등을 종합적으로 파악할 수 있다. 예를 들어, 대규모 자금이 중앙화 거래소로 유입되는 것은 매도 압력으로, 반대로 유출되는 것은 장기 보관 신호로 해석하는 데 활용된다. 또한, [[디파이](DeFi)] 프로토콜의 총 예치 금액([7]) 변화나 [[NFT](대체 불가능 토큰)] 시장의 활동 지표도 실시간으로 모니터링할 수 있다.

주요 플랫폼으로는 [[넘버스](Nansen)], [[글래스노드](Glassnode)], [[인투더블록](IntoTheBlock)], [[디파이 라마](DeFi Llama)] 등이 널리 알려져 있다. 각 플랫폼은 고유한 데이터 세트와 분석 방법론을 가지며, 일부는 유료 구독 모델로 운영되어 고급 데이터와 분석 도구에 대한 접근을 제공한다.

블록체인 API는 프로그래밍 방식으로 온체인 데이터에 접근하고 수집하는 표준화된 인터페이스이다. 분석가와 개발자는 API를 통해 블록체인 탐색기나 전문 플랫폼의 웹 인터페이스를 거치지 않고도 원시 데이터나 가공된 지표를 자동으로 조회할 수 있다. 이는 대규모 데이터 처리, 맞춤형 대시보드 구축, 자동화된 트레이딩 시스템 개발에 필수적이다. 주요 블록체인 프로토콜과 분석 서비스 제공업체는 대부분 공개 API를 제공하며, 사용량에 따라 무료 티어와 유료 티어로 구분된다.

주요 API 유형은 다음과 같이 구분할 수 있다.

API를 활용한 데이터 수집 시 고려해야 할 사항은 여러 가지가 있다. 먼저, 요청 빈도와 데이터 양에 대한 제한(Rate Limit)을 확인해야 하며, 필요한 데이터의 종류(원시 데이터 vs. 가공 데이터)에 맞는 서비스를 선택해야 한다. 또한, API 응답의 구조(JSON 등)를 파싱하고 필요한 데이터를 추출하는 로직을 구현해야 한다. 무료 API는 기능이 제한될 수 있으므로, 프로덕션 환경에서는 안정성과 지원 범위를 고려하여 유료 플랜을 검토하는 것이 일반적이다. 최종적으로 수집된 데이터는 데이터베이스에 저장되거나 실시간으로 분석 엔진에 공급되어 온체인 분석에 활용된다.

지갑 주소 추적은 특정 블록체인 주소의 모든 거래 내역을 식별하고 그 활동 패턴을 분석하는 기법이다. 이는 개인이나 단체의 자금 흐름을 이해하고, 시장에서의 행동을 추론하는 데 핵심적인 역할을 한다.

분석은 주로 대규모 자금을 움직이는 주요 참여자를 식별하는 데 초점을 맞춘다. 예를 들어, 거래소의 콜드 월렛이나 핫 월렛, 대형 투자자(고래)의 주소, 프로젝트 팀의 트레저리 지갑 등을 추적한다. 이러한 주소들의 입출금 활동은 시장에 대한 신뢰도나 매수/매도 압력을 간접적으로 나타내는 지표로 활용된다. 아래는 일반적으로 추적 대상이 되는 주소 유형과 그 목적을 정리한 표다.

추적 과정에서는 주소 라벨링이 중요하다. 많은 분석 플랫폼은 알려진 거래소나 프로젝트의 주소에 태그를 부여하여 사용자가 쉽게 식별할 수 있도록 돕는다. 그러나 모든 주소가 식별 가능한 것은 아니며, 특히 개인 고래의 주소는 익명으로 남아 있을 수 있다. 따라서 여러 주소 간의 거래 패턴과 연관성을 분석하여 동일한 실체에 의해 통제되는 주소 클러스터를 추정하는 고급 기법도 사용된다[8].

거래 흐름 분석은 특정 암호화폐 자산이 블록체인 네트워크 내에서 어떻게 이동하는지를 추적하고 해석하는 과정이다. 이 분석은 대규모 자금의 흐름, 주요 지갑 간의 거래, 거래소 입출금 활동 등을 중심으로 이루어진다. 분석가는 블록체인 탐색기나 전문 플랫폼을 사용해 거래 내역을 조회하고, 자금의 최종 목적지와 집중도를 파악한다.

주요 분석 대상은 거래소로의 유입(Inflow)과 유출(Outflow)이다. 일반적으로 대량의 자금이 거래소로 유입되면 매도 압력이 높아지는 것으로 해석되는 반면, 거래소에서 대량 유출되면 장기 보관 의도가 강하다는 신호로 간주된다. 또한, 소위 '고래'(대형 보유자) 지갑의 움직임을 추적하여 시장에 미칠 영향을 예측하기도 한다.

분석은 다양한 수준에서 이루어진다. 개별 거래의 미시적 추적부터, 아래 표와 같이 네트워크 전체의 자금 흐름을 집계하는 거시적 접근까지 포함한다.

이러한 분석을 통해 단기적인 가격 변동 신호를 포착하거나, 장기적인 자본의 흐름과 시장 구조의 변화를 이해할 수 있다. 예를 들어, 장기 보유자들이 자산을 이동하기 시작하거나, 새로운 주소에 자금이 집중적으로 유입되는 현상은 중요한 시장 전환점의 단서가 될 수 있다[9].

지표 해석은 수집된 온체인 데이터의 원시 수치를 의미 있는 정보로 변환하는 과정이다. 분석가는 단일 지표의 절대값보다는 그 추세와 변화율, 그리고 여러 지표 간의 상관관계에 주목한다. 예를 들어, 네트워크 활동 지표인 일일 활성 주소 수가 급증하는 동시에 투자자 행동 지표인 거래소 유입량이 감소한다면, 이는 신규 사용자 유입이 증가하면서 기존 보유자들의 매도 압박은 낮아지는 긍정적인 시그널로 해석될 수 있다.

시그널 탐지는 이러한 지표 해석을 바탕으로 시장의 잠재적 전환점이나 중요한 움직임을 포착하는 것을 목표로 한다. 대표적인 온체인 시그널로는 '거래소 순유출', '장기 보유자 소비 패턴', '실현 손익 비율' 등이 있다. 거래소 순유출은 자산이 거래소 지갑에서 개인 지갑으로 대량 이동하는 현상으로, 투자자들의 장기 보관 의지를 암시하는 경우가 많다.

분석 기법은 크게 두 가지 접근법으로 나눌 수 있다. 첫째는 역사적 데이터를 기반으로 특정 지표 수치가 과거 시장의 국면(상승장 초기, 절정기, 하락장 등)과 어떻게 연관되었는지를 비교하는 방법이다. 둘째는 다양한 지표를 조합하여 새로운 합성 지표를 만들어내는 방법이다. 예를 들어, 네트워크 성장률과 평균 보유 기간을 결합하여 시장의 건강도를 평가하는 지수를 만들 수 있다.

효과적인 시그널 탐지를 위해서는 단순한 지표 모니터링을 넘어서 맥락을 이해하는 것이 중요하다. 한 지표의 급변은 기술적 업그레이드, 주요 프로토콜의 출시, 규제 뉴스 등 오프체인 요소에 의해 발생할 수도 있다. 따라서 지표의 변화 원인을 다각도로 검증하고, 다른 데이터 소스와의 크로스 체크를 통해 신뢰도를 높여야 한다.

온체인 데이터는 시장 참여자들의 집단적 심리를 객관적인 지표로 나타내는 데 활용된다. 대규모 지갑의 움직임, 특히 거래소로의 유입 및 유출은 중요한 심리 지표로 간주된다. 예를 들어, 장기 보유자들이 자산을 거래소로 대량 이전하는 현상은 매도 압력이 증가할 가능성을 시사하는 반면, 거래소에서 개인 지갑으로의 유출은 장기 보유 의지가 강화되고 있음을 나타낼 수 있다.

특정 가격대에서의 거래 활동도 시장 심리를 판단하는 단서를 제공한다. 체결 가격 분포 분석을 통해 특정 가격 수준에서 많은 양의 코인이 이전되었는지 확인할 수 있다. 이러한 가격대는 향후 지지 또는 저항 수준으로 작용할 가능성이 높다. 또한, 네트워크 가치 대 거래량 비율과 같은 지표는 현재 가격 수준에서의 네트워크 사용 강도를 측정하여 시장이 과열 또는 냉각 상태인지를 평가하는 데 도움을 준다.

또한, 실현 손익 비율은 투자자들이 평균적으로 얼마나 많은 이익 또는 손실을 실현하고 있는지를 보여준다. 이 비율이 급격히 상승하면 많은 투자자들이 이익을 실현하고자 하는 심리가 팽배해졌음을 의미할 수 있다. 이러한 다양한 온체인 지표들을 종합적으로 분석함으로써, 단순한 가격 변동을 넘어 시장 내 숨겨진 공포나 탐욕의 수준을 보다 정량적으로 판단할 수 있다.

온체인 데이터는 투자 리스크를 정량화하고 관리하는 데 유용한 도구를 제공합니다. 거래소 유입/유출, 대형 지갑([11])의 움직임, 토큰 분포 집중도와 같은 지표는 시장의 취약점을 조기에 식별하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 주요 거래소로의 대규모 토큰 유입은 매도 압력 증가를 시사할 수 있으며, 소수의 주소에 토큰이 과도하게 집중된 경우 가격 변동성이 커질 수 있습니다.

리스크 관리의 핵심은 이러한 데이터를 기반으로 한 스마트 컨트랙트와 디파이 프로토콜에 대한 안전성 평가입니다. 사용자 자금의 유동성 분포, 대출 포지션의 담보 비율([12]), 또는 특정 프로토콜에서의 청산 규모 추적은 해당 시스템의 건강 상태를 나타내는 중요한 신호입니다. 분석가는 이를 통해 특정 프로토콜의 취약성을 평가하거나, 전체 디파이 생태계의 시스템적 리스크를 파악할 수 있습니다.

효과적인 리스크 관리를 위해서는 단일 지표보다는 여러 지표를 종합적으로 해석하는 것이 필요합니다. 다음 표는 일반적으로 모니터링하는 주요 리스크 지표와 그 의미를 요약한 것입니다.

이러한 온체인 분석은 전통적인 금융 리스크 관리 프레임워크를 보완하는 역할을 합니다. 그러나 이는 역사적 데이터와 공개된 주소 활동에 기반하므로, 완전하지 않은 정보로 인한 한계가 존재합니다. 따라서 오프체인 뉴스, 규제 환경 변화 등 다른 요소와 결합한 종합적 판단이 필수적입니다.

블록체인 데이터는 변경 불가능한 특성을 가지지만, 분석 과정에서 해석 오류나 데이터 소스의 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 거래소의 핫 월릿과 콜드 월릿 간의 대규모 이동은 시장에 중요한 신호로 해석되기도 하지만, 이는 단순히 거래소의 내부 자금 재배치일 가능성이 있습니다. 또한, 한 개인이 다수의 지갑 주소를 보유하고 활동하는 경우, 이를 별개의 투자자로 오인하면 네트워크 활동이나 보유자 수를 과대평가하는 결과를 초래할 수 있습니다[14].

데이터 자체의 조작 가능성도 고려해야 합니다. 특정 프로젝트 팀이나 대형 투자자(일명 고래)가 시장 심리를 영향을 주기 위해 의도적으로 거래를 생성할 수 있습니다. 이는 가짜 거래량을 만들어 내거나, 특정 지갑 간의 자산 이동을 통해 마치 새로운 대형 투자자가 진입한 것 같은 인상을 줄 수 있습니다. 이러한 활동은 온체인 분석 지표의 신뢰성을 떨어뜨리고, 분석가로 하여금 잘못된 결론을 내리게 할 위험이 있습니다.

따라서 온체인 데이터를 분석할 때는 단일 지표나 사건에 의존하기보다는 여러 지표를 종합적으로 검토하고, 오프체인 뉴스나 시장 상황과 같은 맥락을 함께 고려하는 것이 중요합니다. 데이터의 표면적 의미보다 그 배경과 구조를 이해하려는 노력이 필요합니다.

온체인 데이터 분석은 블록체인에 기록된 공개 정보만을 바탕으로 이루어지기 때문에, 블록체인 외부에서 발생하거나 기록되지 않는 오프체인 요소를 반드시 고려해야 합니다. 오프체인 요소를 간과하면 분석 결과가 현실을 왜곡하거나 중요한 맥락을 놓칠 수 있습니다.

주요 오프체인 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 중앙화 거래소의 내부 거래입니다. 대부분의 암호화폐 거래는 중앙화 거래소 내부에서 발생하며, 이러한 거래는 최종적인 입출금이 발생하기 전까지 블록체인에 기록되지 않습니다. 따라서 거래소 내의 대규모 매수/매도 주문이나 시장 심리는 온체인 데이터로 직접 확인하기 어렵습니다. 둘째, 법적·규제적 사건입니다. 각국 정부의 규제 발표, 소송, 금융 정책 변화 등은 시장에 막대한 영향을 미치지만, 이 정보는 블록체인 바깥에 존재합니다. 셋째, 프로젝트의 개발 활동, 파트너십, 경영진 변화 등의 기본적 분석 요소 역시 대부분 오프체인 채널을 통해 공개됩니다.

따라서 효과적인 분석을 위해서는 온체인 데이터를 오프체인 뉴스, 거래소 공시, 소셜 미디어 감성, 매크로 경제 지표 등과 결합하여 종합적으로 판단해야 합니다. 온체인 데이터는 '무엇이' 일어났는지에 대한 사실을 제공하지만, '왜' 일어났는지에 대한 해석은 오프체인 맥락을 통해 보완되어야 합니다. 이는 데이터 기반의 객관적 분석과 상황에 대한 정성적 이해를 결합하는 과정입니다.