MOC Market Cap
₩18.8B
≈ USD 12.8M · 2026-04-21≈ USD 12.8M · 2026-04-21
본 리포트는 Mossland Foundation이 모스코인(MOC) 홀더와 프로젝트에 관심 있는 모든 분을 대상으로 작성한 분기 활동·공시 자료입니다. 모든 정량 수치는 MossDigest 집계 파이프라인과 공개 데이터 소스에서 도출되었으며, 외부 독립 검증이 필요한 항목은 각 절에 링크로 출처를 명시했습니다.
This is a quarterly activity and disclosure report prepared by the Mossland Foundation for MOC holders and anyone interested in the project. All quantitative figures are sourced from the MossDigest aggregation pipeline and public data; each section links to primary sources for independent verification.
시가총액·유통량은 disclosure.moss.land 라이브 데이터 기준, 본 리포트 발행 시점의 스냅샷입니다. Market cap and supply are snapshots from the live disclosure dashboard at publication time.
2026년 1분기 모스랜드는 외부 제품 출시보다 내부 개발 인프라와 오픈소스 연구 저장소 정비에 자원 대부분을 집중했습니다. 이 선택은 2분기 이후 에이전트 기반 거버넌스 실험(Algora · Agentic Orchestrator · BRIDGE)의 안정적 확장을 위한 준비 단계이며, "에이전트가 감지·토론하고, 사람이 결정하고, 현실이 반응하는" 2026년 중기 방향을 실현하는 기반이 됩니다.
In Q1 2026, the Mossland Foundation concentrated resources on internal engineering infrastructure and open-source research repositories rather than new external launches. This prepares the stable expansion of our agent-based governance experiments — Algora, Agentic Orchestrator, and BRIDGE — from Q2 onward, and supports the 2026 mid-term direction: agents sense and deliberate, humans decide, reality responds.
MosslandOpenDevs 조직 기준 분기 중 개설·추적된 저장소 31개 중 커밋 ≥1건이 발생한 저장소는 4개이며, 총 커밋은 448건입니다. 집중도: AEC-Fundamentals 244건(54%), Agentic Orchestrator 117건(26%), heymark 49건(11%), agent-reliability-kit 38건(8%). 나머지 27개 저장소는 장기 보존·연구 문서화 목적으로 신규 개설되어 분기 내 추가 변경이 불필요했습니다.
Technical development. Within MosslandOpenDevs, among 31 repositories tracked/opened in Q1, 4 repositories had ≥1 commit during the quarter, producing a total of 448 commits. Concentration: AEC-Fundamentals 244 (54%), Agentic Orchestrator 117 (26%), heymark 49 (11%), agent-reliability-kit 38 (8%). The remaining 27 repositories were newly opened for long-horizon archival/research and needed no further changes in Q1.
본 리포트는 MossDigest 자동 집계 파이프라인이 수집한 데이터 위에, 사람 편집자의 검토 아래 LLM 보조로 작성(Human-in-the-Loop)되었습니다. 수치·날짜·인용은 게시 전 수동 검증을 거쳤으며, 외부 독립 확인이 가능한 모든 항목은 링크로 출처를 밝혔습니다. 상세 기준은 §B를 참고해 주세요.
Drafted with LLM assistance under human editorial review (Human-in-the-Loop), on top of metadata collected automatically by the MossDigest pipeline. Figures, dates, and quotations were manually verified; primary sources are linked inline. See §B.
2026년 1분기는 다음 한 문장으로 요약됩니다: "공개 제품을 늘리기보다, 공개 가능한 인프라를 단단히 한 분기." 이 방향은 의도된 선택이며, 2025년 하반기(ERC-20 전환·거래소 추가 상장·Luniverse MOC 소각)에 실행된 대규모 이벤트를 마친 뒤 곧바로 새 제품 주기로 돌입하기 전, 에이전트 기반 시스템이 사람의 승인 아래 안전하게 동작하도록 만드는 엔지니어링 기반을 먼저 축적한다는 판단에서 나왔습니다.
Q1 2026 is summarized in one line: "a quarter that hardened publishable infrastructure rather than launching publishable products." Following the large-scale 2025 H2 events (ERC-20 migration, additional listings, Luniverse burn), we deliberately paused before the next product cycle to build engineering foundations that make agent-based systems operate safely under human approval.
모스코인(MOC)은 한국 원화 거래소에 상장된 ERC-20 유틸리티 토큰입니다. 본 절은 토큰 관련 주요 공시 항목을 정리합니다.
Mosscoin (MOC) is an ERC-20 utility token listed on Korean won-denominated exchanges. This section summarizes the principal token-related disclosures.
| 항목Field | 내용Value |
|---|---|
| 토큰명 · 심볼Name · Symbol | Mosscoin · MOC |
| 토큰 표준Token Standard | ERC-20 (Ethereum Mainnet) |
| 컨트랙트 주소Contract Address | 0x8bbfe65e31b348cd823c62e02ad8c19a84dd0dabEtherscan 검증 |
| 최대 발행량Max Supply | 500,000,000 MOC |
| 분기말 유통량1Circulating Supply1 | 446,489,688 MOC (89.30%) |
| 상장 거래소 (원화 마켓)Exchanges (KRW market) | Upbit · Bithumb · Coinone · GOPAX |
| 거버넌스 플랫폼Governance Platform | agora.moss.land — 온체인 토큰 가중 투표 (1 MOC = 1 표) |
| 공시 저장소Disclosure Repository | github.com/mossland/Disclosure-and-Materials |
| 실시간 공시 대시보드Live Disclosure Dashboard | disclosure.moss.land |
1 CoinGecko·CoinMarketCap·재단 내부 집계 세 출처가 동일한 수치(446,489,688)로 일치. 스냅샷 기준일 2026-04-01. 분기 중 추가 발행·소각 이벤트는 없었습니다. 1 CoinGecko, CoinMarketCap, and the Foundation's internal aggregator all report 446,489,688 as of 2026-04-01. No mint or burn events during the quarter.
| 시점Date | 이벤트Event | 근거Reference |
|---|---|---|
| ~ 2024 | Luniverse 체인에서 MOC 운영MOC operated on Luniverse | — |
| 2025-08 | Ethereum Mainnet 이전안 DAO 투표 승인Ethereum migration approved by DAO vote | agora.moss.land |
| 2025-11 | LMT → ERC-20 네트워크 스왑 실행LMT → ERC-20 network swap executed | Medium |
| 2025-12 | Luniverse MOC 소각 완료 공시Luniverse MOC burn-completion disclosure | Medium |
| 2026 Q1 | 네트워크 이전·추가 발행·소각 이벤트 없음. 단일 ERC-20 체제 유지.No migration, mint, or burn events. Single ERC-20 footing maintained. | — |
가격·시세는 외부 요인에 따라 변동하며, 본 리포트의 수치는 disclosure.moss.land의 분기 마감 시점 스냅샷입니다. 실시간 지표, 거래소별 호가·거래량, 블록체인 트랜잭션 통계는 공시 대시보드에서 상시 확인 가능합니다. Market prices fluctuate. Figures here are a quarter-close snapshot from the disclosure dashboard. For real-time data, per-exchange orderbook/volume, and blockchain stats, refer to disclosure.moss.land.
원화 마켓 상장.KRW market listing.
원화 마켓 상장.KRW market listing.
2025년 8월 원화 마켓 신규 상장.Listed on KRW market in August 2025.
2025년 11월 원화 마켓 신규 상장.Listed on KRW market in November 2025.
본 리포트는 개별 거래소의 유의종목 지정·거래지원 종료 등 재량적 조치 여부에 대한 독립 검증을 수행하지 않습니다. 거래소 공지와 재단 공식 공시 채널을 상시 참조해 주시기 바랍니다. This report does not independently verify any discretionary exchange actions such as investment caution or trading-support termination. Please refer to each exchange's notice page and the Foundation's disclosure channel for current status.
재단은 일정량의 MOC를 보유하며, 이는 사업비 집행(개발·마케팅·인건비 등)과 커뮤니티 프로그램 재원으로 활용될 수 있습니다. 재단 보유 지갑 주소는 공시 대시보드(disclosure.moss.land)의 Supply Plan · On-Chain Activity 섹션에서 상시 공개되어 있으며, 누구나 Etherscan 등 공개 블록체인 익스플로러로 실시간 잔고·거래 내역을 독립 검증할 수 있습니다. 2026년 1분기 중 재단 보유 수량에 중대한 영향을 주는 이벤트(대량 매도·락업 해제·팀·파트너 분배 등)는 발생하지 않았습니다.
The Foundation maintains a reserve of MOC for operating expenses (development, marketing, personnel) and community programs. Foundation-owned wallet addresses are continuously published on the disclosure dashboard (disclosure.moss.land) under the Supply Plan and On-Chain Activity sections; anyone can independently verify real-time balances and transaction history via Etherscan or other public blockchain explorers. No material events affecting these holdings occurred in Q1 2026 — no significant sales, lock-up releases, or distributions to team/partners.
기존의 네 유틸리티는 그대로 유지되면서, 2026년 중장기적으로 에이전트 기반 거버넌스 시대에 적합한 추가 유틸리티를 탐색합니다. §3.1b에서 설명한 거버넌스 피로 문제 해결의 맥락에서, MOC은 단순 투표·거래 수단을 넘어 "에이전트 경제의 연료"로서 새로운 역할을 탐색할 수 있습니다. 단, 이 진화는 현행 한국 가상자산이용자보호법 및 관련 규제 체계 내에서만 설계·검증되며, 기존 유틸리티를 축소하지 않습니다. 구체 설계안이 확정될 경우 별도 공시로 공개합니다.
The four existing utilities are maintained while the Foundation explores, over 2026 and beyond, additional utilities appropriate to an agent-based governance era. In the context of the governance-fatigue solution described in §3.1b, MOC may evolve beyond simple voting and transactions toward a role as "fuel for the agent economy". This evolution will be designed and validated strictly within Korea's Virtual Asset User Protection Act and related regulatory frameworks, and will not reduce the existing utilities. Any concrete design will be announced via a separate disclosure.
| 카테고리Category | 2026 Q1 이벤트Q1 2026 Events |
|---|---|
| 발행 · 추가 공급Mint / additional supply | 없음None |
| 소각 · 회수Burn / recovery | 없음None |
| 락업 해제Lockup release | 해당 없음N/A |
| 팀·파트너 분배Team/partner distribution | 없음None |
| 네트워크 이전Network migration | 없음 (2025년 Q4 완료)None (completed in 2025 Q4) |
| 거래소 상장·상장폐지Listing / delisting | 추가 상장 없음. 기존 4개 원화 마켓 유지.No new listings. The four existing KRW markets maintained. |
| 스마트 컨트랙트 업그레이드Smart-contract upgrade | 없음None |
전분기(2025 Q4) 대비 토큰 관련 주요 지표의 변동은 다음과 같습니다. 유통량 변화는 주로 2025-11~12 사이 실행된 LMT→ERC-20 스왑 및 Luniverse 소각 이벤트에서 비롯되었으며, 2026 Q1에는 추가 변동이 발생하지 않았습니다.
Changes in the principal token metrics vs. the prior quarter (2025 Q4) are as follows. Supply movements were driven by the 2025-11 to 2025-12 LMT → ERC-20 swap and Luniverse burn; no further movements occurred in Q1 2026.
| 지표Indicator | 2025 Q4 | 2026 Q1 | QoQ |
|---|---|---|---|
| 유통량 (MOC)Circulating supply | 446,489,688 | 446,489,688 | — |
| 최대 발행량Max supply | 500,000,000 | 500,000,000 | — |
| 유통 / 최대Circulating / max | 89.30% | 89.30% | — |
| 운영 네트워크Operating network | Luniverse 소각 완료 · ERC-20 본격 가동Luniverse burn done · ERC-20 operational | 단일 ERC-20 체제 유지single ERC-20 footing | stable |
| 상장 원화 마켓Listed KRW markets | 4 | 4 | — |
| 공시 건수Disclosures | 4 | 1 | −3 |
| 블로그 포스트Blog posts | ~4 | 5 | +1 |
| KO/EN 동시 발행률KO/EN same-day rate | ~75% | 67% | AI 정책 포스트는 KO만AI-policy post KO-only |
| 공개 커밋 (MosslandOpenDevs)Public commits (MosslandOpenDevs) | 집계 기준 전환 중pre-MossDigest integration | 448 | 기준 확립 분기baseline quarter |
2025 Q4 수치 중 일부(블로그 포스트 수·KO/EN 동시 발행률)는 MossDigest 집계 기준 전환 전의 수동 집계치이며, 2026 Q1부터 집계 기준이 고정됩니다. 본 표는 정량 비교의 연속성 확보를 위한 참고용이며, 2026 Q1 기준이 향후 분기 리포트의 QoQ 베이스라인이 됩니다.Some 2025 Q4 figures (post count, KO/EN same-day rate) are hand-collected from the pre-MossDigest era; Q1 2026 onward uses a fixed accounting convention. This table is reference only — Q1 2026 becomes the QoQ baseline for future quarterly reports.
2025년 하반기 모스랜드는 ERC-20 네트워크 이전 · 거래소 추가 상장(Coinone · GOPAX) · Luniverse MOC 소각이라는 세 건의 대규모 공개 이벤트를 연속 수행했습니다. 2026년 1분기는 이 이벤트들이 만들어낸 운영 환경의 변화를 내부 시스템이 흡수하고, 다음 제품 주기의 기초 엔지니어링을 축적하는 단계였습니다. 외부 마케팅 이벤트 대신 오픈소스 저장소·실험 시스템의 품질 기반을 다진 것은 의도된 선택입니다.
In 2025 H2, Mossland executed three large public events in sequence: ERC-20 migration, additional listings on Coinone and GOPAX, and the Luniverse MOC burn. Q1 2026 was the quarter in which our internal systems absorbed the resulting changes and accumulated the foundational engineering for the next product cycle. The deliberate choice to emphasize open-source repository quality and experimental-system hardening over external marketing events reflects this stance.
2026년 모스랜드 전략의 상당 부분이 에이전트 기반 시스템(Algora · AO · BRIDGE)으로 향하는 이유는, 탈중앙 거버넌스의 구조적 한계를 단계적으로 보완하기 위함입니다. 이 배경이 공유되지 않으면 §6 핵심 프로젝트들이 "왜 하고 있는가"가 모호해집니다.
A substantial portion of Mossland's 2026 strategy flows toward agent-based systems (Algora, AO, BRIDGE) to progressively address structural limitations of decentralized governance. Without this context, the "why" behind §6's core projects is not obvious.
| 단계Phase | 구성Component | 역할Role | 상태State |
|---|---|---|---|
| Phase 0 | Agora + MossDAO | 휴먼 중심 온체인 투표·MIP 제출·결의Human-centric on-chain voting, MIP submission and resolution | 상시 운영 · 본 리포트 이후에도 유지Continuously operated · maintained going forward |
| Phase 1 | MAIT (Mossland DAO AI Toolkit) | 안건 자동 요약·성향 분석·이메일 다이제스트로 검토·참여 부담 경감Automatic proposal summarization, preference analysis, email digests to reduce review and participation burden | 2025 도입 · 운영 중Launched 2025 · in operation |
| Phase 2 | Algora | 38명의 AI 에이전트가 24시간 안건을 모니터링·분석·토론하여 의사결정 근거 자료를 제공. 최종 투표 권한은 MOC 홀더 고유.38 AI-agent personas monitor, analyze, and deliberate on proposals around the clock, providing reasoning material for decisions. The final vote remains the exclusive right of MOC holders. | Experimental |
에이전트 기반 시스템(Algora · AO · BRIDGE)은 Agora를 대체하는 것이 아니라 그 위에 누적되는 실험 심의 계층입니다. 본 리포트 발행 시점 기준으로 MOC의 공식 온체인 투표 창구는 Agora이며, 에이전트 시스템의 산출물은 "토론·제안·분석 근거" 형태로 홀더의 투표 참고 자료로 활용됩니다. 최종 의사결정은 언제나 MOC 홀더의 고유 권한입니다.
Agent-based systems (Algora, AO, BRIDGE) are an experimental deliberation layer that accumulates on top of Agora — not a replacement. As of this report, Agora remains the official on-chain voting venue for MOC; outputs of the agent systems serve as discussion, proposal, and analytical material informing voters. Final decisions are always the exclusive right of MOC holders.
네 개 축은 서로 독립적이 아니라 한 쪽 축의 산출물이 다른 축의 기반으로 연결되는 순환 구조를 이룹니다. ① 지식·엔지니어링 기반이 ② 에이전트 실험의 신뢰성 한계선을 올리고, ③ 공시·커뮤니케이션 인프라가 ①②의 성과를 외부에 검증 가능한 형태로 노출하며, ④ 디지털 트윈 R&D 컨소시엄가 장기적으로 ②의 현실 신호 입력(Physical AI) 품질을 결정합니다.
The four axes are not independent — outputs of one feed others, forming a cycle. Axis ① raises the reliability ceiling for ②; ③ exposes progress from ①② in verifiable form; ④ determines long-term quality of the reality-signal input (Physical AI) that ② depends on.
| 원칙Principle | 설명Description |
|---|---|
| Human Sovereignty | AI는 제안·분석·토론하지만, 고위험 행동(자금 이동, 파트너십 등)은 사람의 명시적 UNLOCK 전까지 잠금 상태. 모든 실험 시스템의 최우선 규범.AI proposes, analyzes, and deliberates, but high-risk actions (fund movement, partnerships) remain LOCKed until explicit human approval. Top-priority norm across all experimental systems. |
| Auditability First | 모든 에이전트 출력에 출처 메타데이터(소스·시간·모델·해시) 포함. 의사결정 전 과정의 감사 추적 유지.Every agent output carries provenance metadata (source, time, model, hash). Complete audit trails across the decision process. |
| Reality Grounding | 거버넌스는 측정 가능한 현실 신호에서 시작. 정서적 표현·개인 의견은 신호가 아닌 입력으로만 간주.Governance begins with measurable reality signals; sentiment and personal opinion are inputs, not signals themselves. |
| Reversibility | 롤백 가능성과 반대 의견은 일급(First-class) 개념. 실행은 원자적(all-or-none).Rollback and dissent are first-class concepts. Execution is atomic (all or nothing). |
| Gradual Automation | 자율화에 앞서 위임 단계를 둠. 권한은 정책·예산 상한·쿨다운으로 제한.Delegation precedes full autonomy. Authority is bounded by policy, budget ceilings, and cooldowns. |
2025년의 핵심 이벤트(ERC-20 전환, Coinone·GOPAX 원화 마켓 상장, Luniverse MOC 소각, Agora 플랫폼 런칭)를 공식 연말 결산 형식으로 정리. 2026년 방향성을 에이전트·디지털 트윈·공시 인프라 3축으로 공식 표명.
An end-of-year recap covering 2025's key events (ERC-20 migration, Coinone & GOPAX KRW listings, Luniverse MOC burn, Agora launch). Officially states the 2026 direction across three axes — agents, digital twin, disclosure infrastructure.
전략적 함의: 분기 리포트와 별개로 연간 결산을 고정 포맷으로 두는 관행을 강화. 반복 포맷은 IR 품질의 기본 조건.
Strategic implication: reinforces a fixed annual wrap-up format alongside the quarterly cycle — reproducible format is a baseline requirement for IR quality.
공식 웹사이트(moss.land)의 "THE INVISIBLE BRIDGE" 컨셉 리뉴얼을 고지. 인터랙티브 마스코트(MossNaut), 프로젝트 오버레이, 다국어 지원이 주요 변경점. 기술 스택은 React 19 · Vite 7 · Tailwind · Framer Motion.
Announced the "THE INVISIBLE BRIDGE" relaunch of moss.land, introducing an interactive mascot (MossNaut), project overlays, and dual-language support. Stack: React 19, Vite 7, Tailwind, Framer Motion.
전략적 함의: 브랜드의 분기 시그니처인 "Invisible Bridge" 메시지가 홈페이지 헤더 수준까지 일관되게 반영되어, 리포트·대시보드·웹사이트가 하나의 세계관 안에서 정합.
Strategic implication: the "Invisible Bridge" message now lives at the website header level, aligning report, dashboard, and site under one narrative.
2026년 AI 기본법 시행 환경을 배경으로, 재단이 제작·배포하는 AI 생성 콘텐츠의 표시 정책 초안을 커뮤니티에 공유. 본 리포트 자체에도 AI 보조 사용 고지를 적용하게 된 근거가 되는 문서입니다 (§B 참고).
Against the backdrop of Korea's AI Framework Act, the Foundation shared a draft labeling policy for AI-generated content it produces and distributes. This draft is the basis for the AI-authoring notice applied to this very report (see §B).
전략적 함의: 한국 규제 환경을 선제 대응이 아닌 내부 정책화로 소화하는 자세. AI 정책은 2026년 Q2 확정 버전 발행을 목표로 합니다.
Strategic implication: processes Korea's regulatory environment into an internalized policy rather than a reactive statement. The final AI policy is targeted for Q2 2026.
KO 단독 발행 사유: 규제 환경이 한국 법제에 한정되어 EN 독자에게 동일한 긴급성·맥락이 없다는 판단에 따른 의도된 단일 언어 발행.
Reason for KO-only publication: the regulatory scope is limited to Korean law; EN readers do not face the same urgency or context, so single-language publication was a deliberate choice.
분기 중 재단이 공식 공시 채널(Disclosure-and-Materials)을 통해 발행한 공시는 1건입니다.
The Foundation published one official disclosure through its formal channel (Disclosure-and-Materials) during the quarter.
| 날짜Date | 공시 제목Title | 원문Link |
|---|---|---|
| 2026-02-07 | 2024-01-29 「소송 등의 제기」 공시 후속 판결 결과 공시Follow-up judgment result to the 2024-01-29 notice of litigation commencement | GitHub |
공시 본문의 주요 판단 요지와 법인격 관계는 §8.1(주요 소송·법적 분쟁 현황)에서 별도 정리합니다.
The full judgment content and corporate-separateness findings are summarized in §8.1 (Material Litigation).
재단은 분기 리포트 외에도 disclosure.moss.land에서 10개 섹션의 실시간 공시 지표를 상시 공개합니다. 본 리포트와 대시보드는 내러티브 ↔ 팩트 저장소의 관계이며, a16z crypto의 State of Crypto처럼 "정기 리포트 + 항상 업데이트되는 KPI 페이지" 조합을 지향합니다.
Beyond quarterly reports, the Foundation exposes a 10-section live dashboard at disclosure.moss.land. This report and the dashboard function as narrative ↔ fact-store — following the a16z-crypto pattern of a periodic report paired with an always-updating KPI page.
| 채널Channel | 용도Purpose | URL |
|---|---|---|
| Medium Blog | 장문 공식 커뮤니케이션, 국영문 동시 발행 원칙Long-form official communications, KO/EN same-day publication | medium.com/mossland-blog |
| X (Twitter) | 단문 공지·이벤트 참여·커뮤니티 피드백Short notices, event engagement, community feedback | x.com/TheMossland |
| Agora Forum | 거버넌스 안건(MIP) 토론·투표Governance proposal (MIP) discussion and voting | agora.moss.land |
| Link Hub | 공식 링크 일람 (서비스·소셜·공시 집약)Curated official links (services, social, disclosure) | links.moss.land |
| GitHub · mossland | 공시 저장소 및 주요 공개 저장소Disclosure repo and key public repos | github.com/mossland |
| GitHub · MosslandOpenDevs | 연구·실험 저장소 집합Research / experimental repository collection | github.com/MosslandOpenDevs |
본 절의 수치는 MosslandOpenDevs GitHub 조직을 대상으로 MossDigest 파이프라인이 집계한 결과입니다. 해석의 여지를 줄이기 위해 다음 정의를 고정합니다.
Figures in this section come from the MossDigest pipeline running against the MosslandOpenDevs GitHub organization. We fix the following definitions to avoid ambiguity:
.github)과 템플릿 저장소는 운영 저장소 집계에서 제외합니다.New repository: repos created during the quarter. Organization profile (.github) and template repos are excluded from the operational count.| 저장소Repository | Commits | % | 설명Purpose |
|---|---|---|---|
| AEC-Fundamentals | 244 | 54% | Physical AI를 위한 건축·엔지니어링·시공(AEC) 분과 지식 아카이브.Knowledge archive across Architecture, Engineering, and Construction disciplines for Physical AI. |
| agentic-orchestrator | 117 | 26% | 34 에이전트 3단계 토론 기반 서비스 기획 엔진.34-agent three-stage deliberation service-planning engine. |
| heymark | 49 | 11% | 하나의 Skill 저장소를 여러 AI 코딩 어시스턴트에 공통으로 연결·동기화하는 CLI.A CLI that connects and synchronizes a single Skill repository across multiple AI coding assistants. |
| agent-reliability-kit (ARK) | 38 | 8% | 에이전트 런타임 신뢰성 계층 (출력 검증·재시도·관측성).Reliability layer for agent runtimes (output validation, retry, observability). |
| 그 외 27개 저장소remaining 27 repos | 0 | 연구·장기 보존용으로 분기 중 신규 개설. 초기 스캐폴드 이후 Q1 내 추가 변경 불필요.Opened for research/archival in Q1; no further changes needed after initial scaffold. | |
| Total | 448 | 100% | — |
| 테마Theme | 역할Role | 대표 저장소Representative repos |
|---|---|---|
| Agentic Runtime & Agent Ops | 에이전트 런타임·신뢰성·배포 도구Agent runtime, reliability, delivery | agentic-orchestrator · agent-reliability-kit · heymark · WebBrowserForAgent |
| DAO Intelligence & Governance | DAO 거버넌스 AI·시뮬레이션DAO governance AI and simulation | Algora · governance-sandbox · MossDAO · null |
| Physical AI & Reality-Anchored Infra | 현실 신호 기반 인프라·지식Reality-signal infra & knowledge | bridge-2026 · AEC-Fundamentals · open-sdb · open-sde |
| Team Ops · OSS · Content | 팀 운영·오픈소스·콘텐츠Team ops, OSS tooling, content | moss_digest · links · team_radar · slack-to-discord · SmartSafetyMap · mossland-pixelops · sketch_flow · news-collector-viewer · oss-launchpad-cli · readme-to-demo · StoryVerse · mossland-promptfolio |
분기 중 MosslandOpenDevs에 신규 생성되거나 본격 활동이 시작된 저장소를 카테고리별로 표시합니다. 색상 강도는 커밋 집중도입니다 (짙은 녹색 = 상위 4개, 연한 금색 = 분기 내 의미 있는 업데이트, 흰색 = 초기 스캐폴드).
Repositories opened or meaningfully active in Q1, colored by commit concentration (dark green = top-4, soft gold = meaningful updates, white = initial scaffold).
위 타일은 분기 내 유의미한 존재감(업데이트·신규 개설)을 가진 저장소를 표시한 것으로, 전체 MosslandOpenDevs 공개 저장소 수(약 49개)와는 집계 기준이 다릅니다.Tiles above cover repos with meaningful Q1 presence (updates or creation) and use a different counting convention from the full MosslandOpenDevs public repo count (~49).
Physical AI(현실과 상호작용하는 AI 시스템)의 지식 기반으로, 건축·구조·설비·토목·시공 등 AEC 분과의 핵심 개념을 표준화된 GitHub Issue 단위로 정리합니다. 분기 커밋 대부분은 분과별 커버리지 확장과 교차 분과 참조 정돈입니다. 엔지니어링 릴리스가 아니라 지식 아카이브 갱신이 성격인 점에 주의합니다.
A knowledge base for Physical AI, standardizing AEC (Architecture, Engineering, Construction) concepts as GitHub issues. Most Q1 commits expanded discipline coverage and cross-discipline references. Note the nature is knowledge-archive updates, not engineering releases.
13개 신호 어댑터 → 34 에이전트 3단계 토론 → 서비스 기획안 자동 생성 파이프라인. 1분기에는 로컬 LLM(Ollama 등) 폴백 회복력, 이중 언어(KO/EN) 지원, 점수 기반 자동 프로젝트 생성 로직이 보강되었습니다.
A pipeline: 13 signal adapters → 34-agent three-stage deliberation → auto-produced service plans. Q1 strengthened local-LLM (Ollama) fallback resilience, bilingual (KO/EN) support, and score-based auto project generation.
하나의 Skill 저장소를 여러 AI 코딩 어시스턴트에 공통으로 연결·동기화하는 CLI. 도구별로 흩어지기 쉬운 규칙·스킬 관리를 단일 소스로 통합해 반복 운영 비용과 형식 차이에서 오는 관리 부담을 줄입니다. 1분기 중 v2.0.x → v2.1.x 라인을 지나며 규칙 스키마 표준화와 재현성(Reproducibility)에 투자했습니다.
A CLI that connects and synchronizes a single Skill repository across multiple AI coding assistants, consolidating rules and skills that tend to scatter per tool into a single source — reducing repeated operational cost and management overhead from format differences. In Q1, the release line moved from v2.0.x toward v2.1.x with investment in schema standardization and reproducibility.
에이전트 런타임에 공통으로 필요한 출력 스키마 검증, 재시도 전략, 관측성(Observability) 도구의 모음. 에이전트 기반 시스템이 실험에서 점진적 자율화로 이행하기 위한 전제 조건.
Tools every agent runtime eventually needs — output schema validation, retry strategies, and observability. A prerequisite for moving agent systems from experiments toward gradual autonomy.
MosslandOpenDevs 조직 전체 GitHub 이슈 누계는 약 1,497건입니다. 그러나 이 숫자의 상당 부분은 AEC-Fundamentals에서 각 지식 항목을 Issue 단위로 관리하기 때문에 생기는 것이며, 순수 개발 이슈와 동일하게 해석하면 오해가 발생합니다. 본 리포트는 두 카테고리를 분리해 제시합니다.
MosslandOpenDevs has ~1,497 total GitHub issues. A large portion, however, stems from AEC-Fundamentals tracking knowledge items as issues. Reading this alongside pure engineering issues would be misleading, so we separate the two categories:
| 카테고리Category | 설명Description | 집계 성격Accounting |
|---|---|---|
| 개발 이슈Engineering Issues | 버그·기능 요청·리팩터 제안 등 실제 코드 변경을 대상으로 하는 이슈.Bugs, feature requests, refactor proposals against real code. | 저장소별 별도 집계per-repo |
| 지식 항목 이슈Knowledge-Item Issues | AEC-Fundamentals의 토픽·용어·개념 단위 관리 이슈. 코드 변경을 수반하지 않으며 지식 아카이브의 원자 단위 역할.Topic/term/concept-level items inside AEC-Fundamentals. Not tied to code changes; serve as atomic units of the archive. | AEC-Fundamentals 단독 집계AEC-only |
1분기 개발 자원과 브랜드 노출의 대부분은 아래 프로젝트들에 집중되었습니다. Algora · Agentic Orchestrator · BRIDGE 세 개의 에이전트 기반 시스템은 모두 실험(Experimental) 단계이며, 분기 중 MOC 거버넌스 실운영에 직접적 영향을 미친 의사결정 사례는 없습니다. 선정 기준은 (a) 분기 커밋량, (b) 외부 공개 수준, (c) 2026년 로드맵에서의 전략적 위치입니다.
Q1 engineering resources and brand surface area concentrated on the projects below. Algora, Agentic Orchestrator, and BRIDGE are all in an experimental phase; none of their outputs drove live MOC governance during the quarter. Selection criteria: (a) Q1 commit volume, (b) degree of public disclosure, (c) strategic position on the 2026 roadmap.
Experimental v0.13.1 · algora.moss.land · GitHub
Algora는 §3.1b에서 설명한 DAO 거버넌스 피로 문제 해결의 Phase 2에 해당합니다. DAO 투표 참여율 5% 미만이라는 업계 공통의 구조적 한계에 대해, 먼저 MAIT(Phase 1)로 안건 요약·성향 분석 어시스트를 제공했고, 그 다음 단계로 에이전트가 24시간 안건을 모니터링·분석·토론하여 홀더에게 의사결정 근거 자료를 제공하는 층을 실험하고 있습니다. 최종 투표 권한은 언제나 MOC 홀더의 고유 권한으로 유지됩니다.
Algora corresponds to Phase 2 of the staged approach to DAO governance fatigue described in §3.1b. For the industry-wide structural limitation of sub-5% DAO voting participation, the Foundation first introduced MAIT (Phase 1) to provide proposal summarization and preference-analysis assistance; Algora experiments with the next layer — agents that monitor, analyze, and deliberate on proposals around the clock, providing decision reasoning material to holders. The final vote remains the exclusive right of MOC holders at all times.
Algora(Algorithmic Agora)는 38명의 AI 에이전트 페르소나가 24시간 거버넌스를 심의하는 실험 플랫폼입니다. Agora(휴먼 거버넌스)가 결정의 무대라면, Algora는 그 위에 쌓이는 심의의 층입니다. 1분기 작업은 에이전트 시스템 안정성, 3-티어 LLM 비용 최적화, 감사 추적 항목 보강에 집중되었습니다.
Algora (Algorithmic Agora) is an experimental platform where 38 AI-agent personas deliberate continuously. If Agora (human governance) is the stage of decision, Algora is the layer of deliberation on top. Q1 work centered on agent-system stability, three-tier LLM cost optimization, and audit-trail coverage.
본 프로젝트 Algora는 동일·유사 명칭의 외부 서비스(예: 미국 OSS 보상 플랫폼 algora.io, 기타 DAO 투표 플랫폼 "Agora" 등)와 자본 관계·기술적 연관·파트너십이 없음을 확인합니다. 공식 자산은 도메인 algora.moss.land만을 포함합니다.
This Algora project has no capital, technical, or partnership relationship with external services of similar names (e.g., the US OSS-bounty platform algora.io, or the DAO-voting platform "Agora"). Only algora.moss.land is a Foundation-owned asset.
| Tier | 비용Cost | 용도Use | 모델 계열Model family |
|---|---|---|---|
| Tier 0 | 무료Free | RSS·GitHub·온체인 신호 수집RSS/GitHub/on-chain signal collection | N/A (rule-based) |
| Tier 1 | 로컬 LLMLocal LLM | 에이전트 잡담·간단 요약Agent chatter, short summaries | Llama 3.2 · Qwen 2.5 · Phi-4 |
| Tier 2 | 외부 LLMExternal LLM | 본격 심의·Decision PacketSubstantive deliberation, Decision Packet | 복수 상용 공급자 라인 (라우팅)Multi-vendor commercial LLM lines (routed) |
외부 LLM에는 일일 예산 상한이 적용되며, 소진 시 Tier 1 로컬로 폴백하고 UI에 "Degraded" 상태가 표시됩니다.External LLMs are capped by a daily budget; when exhausted, the system falls back to Tier 1 local models and surfaces a "Degraded" state in the UI.
| 위험도Risk | 처리 방식Handling |
|---|---|
| LOW | 24시간 내 반대 의견 없으면 자동 승인.Auto-approve if no dissent within 24h. |
| MID | 72시간 내 반대 의견 없으면 자동 승인.Auto-approve if no dissent within 72h. |
| HIGH | 사람의 명시적 UNLOCK 필요. 자금 이동·파트너십 등.Requires explicit human UNLOCK. Funds movement, partnerships, etc. |
두 개의 하우스가 의사결정의 균형을 잡습니다. 불일치 시 조정(Reconciliation) 프로세스가 작동합니다.
Two houses balance decisions; a reconciliation process runs on disagreements.
Experimental v0.5.1 "Bilingual" · ao.moss.land · GitHub
AO는 서비스 기획의 속도·다양성 한계라는 문제의식에서 출발합니다. Web3 생태계는 시장·기술·규제 환경이 분기마다 달라지는데, 재단 내부 기획 주기만으로는 변화 속도와 관점의 다양성을 따라잡기 어렵습니다. 이 공백을 메우기 위해 다수 에이전트가 외부 시그널을 기반으로 발산→수렴→기획의 3단계 토론을 수행하는 실험 시스템을 운영합니다. 출력물은 재단 기획의 대체가 아니라 보완 입력이며, 모든 실행 결정은 사람이 수행합니다.
AO begins from a problem statement of limits in speed and diversity of service planning. The Web3 ecosystem's market, technology, and regulatory environment shift quarter to quarter, and an internal planning cadence alone struggles to match the rate of change or the range of perspectives. To fill that gap, this experimental system runs a multi-agent deliberation pipeline that diverges, converges, and plans from external signals. Its outputs serve as complementary input, not a replacement, for in-house planning; every execution decision is made by people.
AO는 13개 신호 어댑터가 수집한 시장 신호를 34명의 에이전트가 발산 → 수렴 → 기획 3단계로 토론하여 서비스 기획안을 자동 생성하는 시스템입니다. Web3 마이크로 서비스 기획에 특화되어 있으며, 생성된 기획안은 사람의 최종 승인 없이 실행되지 않습니다.
AO routes signals from 13 adapters through a 34-agent, three-stage (Divergent → Convergent → Planning) deliberation pipeline that auto-produces service plans. Tuned for Web3 micro-services. No generated plan executes without human final approval.
| 구분Tier | 모델Models | 용도Use |
|---|---|---|
| 로컬Local | Ollama (Qwen 32B · Llama 3 · Mistral) | 일반 분석·요약General analysis, summarization |
| 클라우드Cloud | Claude · GPT · Gemini | 심층 토론·실행 계획 수립Deep deliberation, plan construction |
클라우드 실패 시 로컬로 지능적 폴백, 로컬 품질이 기준 미만일 때는 작업 일시 유보.Intelligent fallback to local on cloud failure; tasks are parked when local quality falls below threshold.
| 작업Task | 주기Cadence |
|---|---|
| 신호 수집Signal collection | 30분30 min |
| 트렌드 분석Trend analysis | 2시간2 h |
| 토론Deliberation | 6시간6 h |
| 백로그 정리Backlog triage | 4시간4 h |
| 헬스 체크Health check | 5분5 min |
상위 레벨의 3단계 토론 구조(§Figure 6.2)는 다음과 같이 5단계 실행 파이프라인과 종결 상태 Done으로 세분됩니다. 한 아이디어가 외부 시그널에서 최종 구현물까지 수렴하기 위해 이 파이프라인이 순차적으로 호출됩니다. ⑥ Done은 실행 단계가 아닌 종료 상태(terminal)입니다.
The higher-level three-stage deliberation view (Figure 6.2) expands into a five-stage execution pipeline plus a terminal Done state. This pipeline is invoked sequentially so that a single idea converges from external signal to a final implementation; ⑥ Done is the terminal state, not an execution stage.
어댑터 계층은 외부 세계의 신호를 정규화된 형태로 변환하는 13개 모듈로 구성됩니다. 1분기 릴리스 v0.6.6에서 Meta Threads 어댑터가 추가되면서 공식 수용 범위에 Threads가 편입되었습니다 (이전 핸드북의 "11개 어댑터" 기술은 Threads·Farcaster·Lens 확장 이전 기준입니다).
The adapter layer consists of 13 modules that normalize real-world signals. The Q1 v0.6.6 release added the Meta Threads adapter, formally admitting Threads into the supported set. (The earlier handbook's "11 adapters" figure predates the Threads/Farcaster/Lens additions.)
카탈로그는 총 34명의 에이전트를 세 카테고리로 정의합니다 — Divergence 16 · Convergence 8 · Planning 10. 각 페르소나는 사고 방식·결정 방식·커뮤니케이션 방식·행동 방식의 네 차원 성격 모델과 함께 전문 분야·식별자·사용할 모델·카탈로그 내 색상까지 선언적으로 고정됩니다. 이름 체계는 한·일·영어권 문화권에서 의도적으로 혼합하도록 설계되어 있으며, 이는 "복수의 관점을 의도적으로 주입한다"는 설계 철학을 반영합니다.
The catalog defines 34 agents across three categories — Divergence 16 · Convergence 8 · Planning 10. Each persona is declaratively fixed with a four-dimensional personality model (thinking, decision, communication, action styles), alongside specialty, identifier, assigned model, and catalog color. Naming intentionally spans Korean, Japanese, and English cultural spheres, reflecting the principle of deliberately injecting plural viewpoints.
런타임은 복수의 상용 LLM 공급자 라인(Anthropic · OpenAI · Google 계열 등)과 로컬 오픈소스 모델 라인을 병행 운용합니다. 태스크 특성(중량급 작업·리뷰·저지연 응답 등)과 일일·월간 예산 상황에 따라 라우팅되며, 특정 공급자 의존도를 낮추는 방향으로 설계되어 있습니다. 구체 라우팅 규칙은 운영 정책으로서 수시로 조정됩니다.
The runtime operates multiple commercial LLM provider lines (Anthropic, OpenAI, Google-family, etc.) alongside a local open-source model line. Requests are routed based on task characteristics (heavy-duty work, review, low-latency response, etc.) and on daily/monthly budget status, with the composition designed to reduce dependence on any single provider. The specific routing rules are an operational policy that is adjusted continuously.
쿨다운 정책은 로컬 오픈소스 모델과 외부 클라우드 API를 이원적으로 제어합니다. 로컬 모델은 요청 간 최소 간격·동시 요청 수 제한·일정 횟수 경과 후 주기적 휴지를 적용해 과열을 방지하며, 클라우드 측은 요청 간격·동시 요청 수·타임아웃을 별도로 설정합니다.
Cooldown policy is controlled along two tracks — local open-source models and external cloud APIs. For local models, a minimum inter-request interval, a concurrency cap, and periodic cooldown after a fixed number of invocations prevent overheating; the cloud side independently configures inter-request intervals, concurrency, and timeouts.
예산은 일일·월간 한도로 제한됩니다. 한도 일정 수준 초과 시 경고가 발생하고, 추가로 초과 시 로컬 모델로 폴백합니다 (구체 임계값은 운영 정책으로 관리). 이는 "운영 정책을 코드 수준에서 강제"하려는 설계 의도를 드러냅니다.
Budgets are capped at both daily and monthly limits. A warning fires beyond a threshold, and execution falls back to local models beyond a further threshold (specific thresholds are managed as operational policy). This design enforces operational policy at the code level.
커맨드라인 인터페이스는 총 12개 서브 커맨드를 제공합니다. 운영 흐름을 제어하는 핵심 명령군(초기화·단일 단계 실행·루프 실행·상태 조회·재개·리셋·변경사항 반영)과 백로그 그룹 산하 보조 명령군(실행·생성·처리·상태·기각·트렌드 분석·트렌드 생성·트렌드 상태·설정)으로 구성됩니다. 모든 명령은 공통적으로 드라이런(dry-run) 플래그를 지원하여 정책 위반 없이 시뮬레이션이 가능합니다.
The CLI exposes 12 sub-commands, organized into a core group that governs the operational flow (initialize, single-step, loop, status, resume, reset, push) and a backlog-group auxiliary set (run, generate, process, status, reject, analyze-trends, generate-trends, trends-status, setup). All commands uniformly support a dry-run flag, enabling simulation without policy violations.
토론 계층은 여섯 모듈로 구성됩니다 — 역할 정의, 프로토콜, 진행자(moderator), 토론 기록, 다단계 진행, 세션 관리. 토론 역할(창업자·벤처 캐피털리스트·액셀러레이터·창업자의 지인 등)은 정책 수준에서 분리되어 있으며, 다중 라운드 토론의 최종 기록은 신뢰도 점수(Trust Score) 산정의 입력으로 사용됩니다.
The debate layer is composed of six modules — role definitions, protocol, moderator, discussion record, multi-stage progression, and session management. Debate roles (founder, VC, accelerator, founder's acquaintance, …) are separated at the policy level, and the final record of a multi-round debate feeds into a Trust Score computation.
요약하면 Agentic Orchestrator는 "에이전트 오케스트레이션 = 파이프라인 + 시그널 + 페르소나 + 토론 + 예산·쿨다운"의 다섯 축을 하나의 저장소에 담아낸 런타임입니다. 이 구조는 Algora(합의 제품), governance-sandbox(리허설), mossland-nexus(거버넌스 어시스턴트)가 공통적으로 기댈 수 있는 기반이며, 117 커밋이 어댑터·페르소나·예산 정책·CLI 사용성 네 갈래에 고르게 분포되어 "개별 제품이 아닌 공통 기반"이라는 성격을 강화하고 있습니다.
In sum, AO is a runtime that consolidates five axes of agent orchestration — pipeline, signals, personas, debate, and budget/cooldown — in a single repository. It forms a shared substrate on which Algora (consensus product), governance-sandbox (rehearsal), and mossland-nexus (governance assistant) can all depend; the 117-commit distribution — spread evenly across adapters, personas, budget policy, and CLI usability — continues to reinforce its character as a common foundation rather than an individual product.
Experimental github.com/mossland/bridge-2026
BRIDGE는 현실과 거버넌스의 단절이라는 문제의식에서 출발합니다. 기존 온체인 거버넌스는 토큰 홀더의 의견을 집계하지만, 그 결정이 현실에서 어떤 결과를 만들었는지는 체계적으로 추적되지 않습니다. 또한 거버넌스 안건 자체도 정성적 인상에 의존하는 경우가 많아, 측정 가능한 현실 신호에 근거한 제안 생성이 드뭅니다. BRIDGE는 이 두 공백을 잇는 현실 신호 → 에이전트 심의 → 사람의 결정 → 원자적 Execution (all-or-none) → 결과 온체인 검증의 폐쇄 루프를 프로토타이핑합니다.
BRIDGE begins from a problem statement about the disconnect between reality and governance. On-chain governance today aggregates holder opinions, but the real-world outcomes those decisions produce are not systematically tracked. Proposals themselves often rest on qualitative impressions, with few instances of proposals grounded in measurable real-world signals. BRIDGE prototypes a closed loop that bridges these gaps: reality signals → agent deliberation → human decision → atomic execution → on-chain outcome verification.
BRIDGE는 현실 세계의 신호를 거버넌스 안건으로 변환하고, 실행 결과를 온체인에 기록·검증하는 6계층 루프를 프로토타이핑합니다. "에이전트가 제안하고, 사람이 결정하고, 현실이 업데이트된다(Agents propose, people decide, reality updates)"를 한 문장 명제로 삼습니다.
BRIDGE prototypes a six-layer loop that converts real-world signals into governance proposals, and anchors execution outcomes on-chain for verification. Its one-line thesis: Agents propose, people decide, reality updates.
| Layer | 역할Role | 주요 출력Principal output |
|---|---|---|
| L0 Reality Oracle | 온체인·커뮤니티·공공데이터·개발 신호 수집Collect on-chain, community, public-data, and dev signals | 정규화·서명·해시 체인normalized, signed, hash-chained stream |
| L1 Inference Mining | 이상 감지·트렌드 분석·안건 초안Anomaly detection, trend analysis, draft proposals | 구조화된 안건 초안structured proposal drafts |
| L2 Agentic Consensus | 5명 전문 에이전트 4라운드 토론Four-round deliberation by five domain-specialist agents | Decision Packet (반대 의견 포함)Decision Packet incl. dissent |
| L3 Human Governance | MOC 가중 투표·정책 기반 위임·Agora 연동MOC-weighted voting, policy-based delegation, Agora integration | 공식 안건 결의formal resolutions |
| L4 Atomic Actuation | 온/오프체인 원자적 Execution (all-or-none) (멀티시그·타임락)Atomic on/off-chain execution (multisig, timelock) | BridgeLog — 결과의 온체인 앵커링BridgeLog — on-chain anchored outcomes |
| L5 Proof of Outcome | KPI 측정·영구 기록·학습 피드백KPI measurement, permanent record, learning feedback | 에이전트 신뢰 점수·IPFS 아카이브agent reputation, IPFS archive |
| 시기Phase | 목표Goal |
|---|---|
| 2026 H1 | MVP — 핵심 거버넌스 루프MVP — core governance loop |
| 2026 H2 | 안전 정책 기반 자동화 강화Expand policy-bounded automation |
| 2027+ | 디지털 트윈 신호 어댑터 · 세밀한 증명Digital-twin signal adapters, finer proofs |
| 2028+ | Physical AI 통합 — 체화된 시스템Physical AI integration — embodied systems |
세 프로젝트는 대체 관계가 아니라 기능 분담 관계입니다. AO는 기획을 담당하고, Algora는 토론·결정을 담당하며, BRIDGE는 현실 신호 수집과 실행·결과 검증을 담당합니다. 이 셋의 출력은 최종적으로 Agora의 온체인 MOC 가중 투표로 공식화되며, 결과는 다시 현실 신호로 피드백됩니다.
The three projects are divisions of responsibility, not substitutes. AO handles planning, Algora handles deliberation and decision, and BRIDGE handles reality signal collection, execution, and outcome verification. Their outputs are ultimately formalized through Agora's on-chain MOC-weighted vote, and results feed back as new reality signals.
| 항목Aspect | Algora | Agentic Orchestrator | BRIDGE |
|---|---|---|---|
| 초점Focus | 24/7 심의·의사결정24/7 deliberation & decision | 시장 신호 → 서비스 기획Market signals → service plans | 현실 신호 → 거버넌스 → 실행 → 검증Reality → governance → execution → verification |
| 에이전트 수Agents | 38 · 11 clusters | 34 · 3 stages | 5 · 전문 분야 |
| 신호 범위Signal scope | RSS · GitHub · 소셜 | 13 adapters incl. on-chain | 온체인·커뮤니티·공공데이터·개발on-chain · community · public data · dev |
| 실행Execution | 간접 (안건 결의)Indirect (resolution only) | 프로젝트 자동 생성 (승인 후)Auto project creation (post-approval) | 직접 — 원자적 온/오프체인Direct — atomic on/off-chain |
| 결과 검증Outcome verification | KPI 추적KPI tracking | 생성된 산출물 리뷰Review of generated artifacts | 온체인 Proof of OutcomeOn-chain Proof of Outcome |
Physical AI가 현실에서 동작하기 위해 반드시 갖추어야 할 AEC(건축·엔지니어링·시공) 분야의 기초 개념·용어·규범을 표준화된 Issue 단위로 쌓는 지식 아카이브입니다. Q1 커밋 244건 중 대부분은 분과별 커버리지 확장과 교차 분과 참조 정리입니다.
A knowledge archive that organizes AEC fundamentals — the concepts, terminology, and norms Physical AI needs in order to function in reality. Most of Q1's 244 commits expanded discipline coverage and organized cross-discipline references.
1분기 말 기준 6개 분과에 걸쳐 총 57개 주제가 누적되었으며, 그 중 약 54개 주제는 국·영문 페어링이 완전하게 이루어져 있습니다. 각 문서는 숫자 접두사(101·201 등)로 학습 난이도 레벨이 표기되어, 에이전트가 "레벨·분과·제목"을 파일명만으로 파싱할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 BRIDGE 운영 루프 안에서 AEC-Fundamentals가 "에이전트가 직접 인덱싱하는 도메인 지식 말뭉치"로 소비되기 위한 기술적 전제 조건입니다.As of quarter-end, 57 topics accumulated across 6 disciplines, with roughly 54 topics fully paired in Korean and English. Each document carries a numeric prefix (101, 201, …) indicating learning-difficulty level, designed so that agents can parse "level · discipline · title" from the filename alone — a prerequisite for AEC-Fundamentals to be consumed by the BRIDGE operational loop as a corpus agents index directly.
| 분과Discipline | Topics | 설명Focus |
|---|---|---|
| Construction | 14 | 시공·현장 프로세스 중심Construction and site-process focus |
| Planning | 12 | 도시·공간 계획 및 프로그램Urban/spatial planning and programming |
| MEP | 10 | 기계·전기·배관·실내 공기질 (예: 101 Plumbing and Sanitation, 102 Supply Air Duct, 103 Indoor air quality, 201 Thermal loads)Mechanical / electrical / plumbing / indoor air quality (e.g. 101 Plumbing and Sanitation, 102 Supply Air Duct, 103 Indoor air quality, 201 Thermal loads) |
| Regulation | 10 | 건축 규제 체계 (예: 101 Why do we need so many regulations, 104 Use zones, 105 The building permit process)Building-regulation frameworks (e.g. 101 Why do we need so many regulations, 104 Use zones, 105 The building permit process) |
| Structure | 6 | 구조공학 기초Structural-engineering fundamentals |
| Materials | 5 | 재료공학·내구성Materials science, durability |
| Total | 57 | 6개 분과 · 약 54개 주제는 KO/EN 페어링 완료6 disciplines · ~54 topics fully paired KO/EN |
1분기 244 커밋 대부분은 이 구조를 균일화하는 작업(포맷 통일, KO/EN 페어링 보강, 번호 체계 정비)과, HVAC·실내 공기질 같은 세부 항목의 영문 번역 지속 확장에 투입되었습니다. 전략적으로 이 저장소는 장기적으로 agentic-orchestrator의 리트리벌 소스, governance-sandbox의 도메인 근거 자료, mossland-nexus의 RAG 인덱스 대상으로 직접 연결될 가능성이 높으며, 영문 병행이 유지되는 점은 글로벌 Physical AI 연구 커뮤니티를 의식한 포지셔닝을 시사합니다.
Most of Q1's 244 commits went into homogenizing this structure (format harmonization, strengthening KO/EN pairing, tidying the numbering scheme) and into continued EN translation of items like HVAC and indoor air quality. Strategically, the repository is likely to wire directly as a retrieval source for agentic-orchestrator, a domain-evidence source for governance-sandbox, and a RAG index target for mossland-nexus; the sustained bilingual track reveals positioning toward the global Physical AI research community.
에이전트 런타임이 프로덕션으로 이행하기 위해 반드시 필요한 공통 기반: 출력 스키마 검증, 구조화된 재시도, 관측성(OpenTelemetry), 실패 분류, 폴백 결정 규칙. Algora·AO·BRIDGE가 모두 의존하는 보이지 않는 공통 인프라입니다.
The shared foundations any agent runtime needs to approach production: output-schema validation, structured retries, observability (OpenTelemetry), failure classification, and fallback decision rules. An invisible but shared dependency for Algora, AO, and BRIDGE.
하나의 Skill 저장소를 여러 AI 코딩 어시스턴트에 공통으로 연결·동기화하는 CLI. 도구별로 흩어지기 쉬운 규칙·스킬 관리를 단일 소스로 통합해 반복 운영 비용과 형식 차이에서 오는 관리 부담을 줄입니다. 1분기 동안 v2.0.x → v2.1.x 라인에서 규칙 스키마 표준화에 집중했습니다.
A CLI that connects and synchronizes a single Skill repository across multiple AI coding assistants, consolidating rules and skills that tend to scatter per tool into a single source — reducing repeated operational cost and management overhead from format differences. In Q1, focus was on schema standardization across the v2.0.x → v2.1.x line.
에이전트가 안전하게 브라우저를 조작할 수 있게 하는 MCP(Model Context Protocol) 서버. AO·BRIDGE가 웹 신호를 수집·해석할 때 사용.
An MCP (Model Context Protocol) server that lets agents operate a browser safely; used by AO and BRIDGE to collect and interpret web signals.
"Truth over vibes" 원칙으로, 로그된 이벤트와 원본 링크에 기반해 모스랜드 서비스와 에이전트의 움직임을 픽셀 아트 월드로 시각화합니다. 홀더가 에이전트가 지금 무엇을 하고 있는지를 직관적으로 관찰할 수 있게 하는 실험 인터페이스.
Under a "Truth over vibes" principle, visualizes Mossland services and agents as a pixel-art world based strictly on logged events and source links. An experimental interface that lets holders intuitively observe what agents are doing right now.
Internal Exploration 모스랜드 내부 탐색 연구 · Physical AI × Reality-Anchored InfraMossland internal exploratory research · Physical AI × Reality-Anchored Infra
MossDT Engine은 모스랜드 내부 탐색 연구이며, §6.7에서 별도 공시한 정부 R&D 컨소시엄 참여(선정 대기)와는 독립된 내부 프로젝트입니다. 본 엔진은 내부 투자 기반으로 진행되며, 외부 자금 여부와 독립적입니다. 본 섹션은 Mossland 내부 진행 상황만을 다룹니다.
MossDT Engine is Mossland's internal exploratory research, and is a distinct internal project independent of the government R&D consortium participation disclosed in §6.7 (selection pending). The engine is funded by internal investment and is independent of any external funding. This section covers only Mossland's internal progress.
| 항목Field | 내용Value |
|---|---|
| 프로젝트Project | MossDT Engine (가칭)MossDT Engine (tentative) |
| 분야Domain | BIM Digital Twin |
| 테스트 베드Testbed | 실제 건물 1동 (PoC Testbed)One real building (PoC Testbed) |
| 단계Stage | 내부 탐색·PoC (비공개 개발 중)Internal exploration / PoC (non-public) |
| 전략 축Strategic axis | Physical AI × Reality-Anchored Infra |
| 짧은 정의Short definition | 네이티브 BIM 파일을 브라우저 런타임까지 엔드-투-엔드로 처리하는 자체 엔진In-house engine that processes native BIM files end-to-end to a browser runtime |
| 산출 아티팩트Output artifacts | 3D 지오메트리 · 속성 테이블 · 오버라이드 문서 — 전 구성을 관통하는 단일 식별자로 연결3D geometry · property table · override document — linked by a single identifier spanning the entire composition |
| SDK 구성SDK composition | 코어 SDK 1종 + UI 어댑터 1종 (웹 프레임워크 대응)One core SDK + one UI adapter (web-framework integration) |
MossDT Engine은 모스랜드의 비공개 내부 이니셔티브로, 공개 저장소 트랙(§5)과 병행 진행된 별도 개발 라인입니다. 1분기 목적은 기능 출시가 아니라 엔진의 구체적 범위와 아키텍처 경계를 내부 탐색 수준에서 확정하는 것이었으며, 그 결과물은 제품이 아닌 아키텍처 기반(foundation)의 내부 정립입니다. 본 엔진의 로드맵은 재단의 내부 투자 기반이며, 외부 자금 선정 여부와 독립적으로 진행됩니다.
MossDT Engine is Mossland's non-public internal initiative, a separate track operated in parallel with the public repositories (§5). The Q1 objective was not feature delivery but internal-level confirmation of the engine's scope and architectural boundaries. The outcome is an internally established architectural foundation, not a shipped product. The engine's roadmap is based on Foundation internal investment and proceeds independently of any external funding outcome.
분기 초 두 개의 후보 아키텍처가 문서화되어 비교 평가되었습니다. Path A는 프로덕션급 충실도와 장기 레버리지를 지향하는 엔드-투-엔드 자체 구현 경로이며, Path B는 원본 파일에서 뷰어까지를 외부 도구 조합으로 이어 붙이는 최단 구현 경로입니다. 비교는 렌더링 품질·자동화·데이터 정확도·확장성·구현 비용의 다섯 축에서 수행되었으며, 다섯 축 모두에서 단일 우위 경로는 존재하지 않았습니다. 각 경로의 강점은 상대 경로의 약점과 정확히 대응 관계에 있었으며, 최종 결정은 Path A로 확정되었습니다. Path B에서 축적된 학습은 엔진 본체가 아닌 내부 툴링으로 보존됩니다.
At quarter start, two candidate architectures were documented and evaluated. Path A is an end-to-end in-house implementation targeting production-grade fidelity and long-term leverage; Path B is a minimal-step path composing external tools from source file to viewer. Evaluation spanned five axes — rendering quality, automation, data accuracy, extensibility, implementation cost — with no single dominant path across all five. Each path's strengths corresponded precisely to the other's weaknesses. The final decision is Path A; lessons accumulated on the Path B exploration are preserved as internal tooling.
방향 확정 이후 엔진은 세 가지 핵심 책임 영역으로 구조화되었습니다. 각 핵심 영역은 엔진의 구조적 불변식(invariant)이며 변경 시 시스템 전반의 재조정을 요구합니다. 각 영역은 공개 표면(public surface)을 최소화하고 내부 구현을 심화하는 방향으로 스코프가 설정되었습니다.
Following direction confirmation, the engine was structured into three core responsibility areas. Each core area is a structural invariant; modifications require system-wide realignment. Each area's scope was set to minimize public surface while deepening internal implementation.
SDK는 8개 네임스페이스를 Public API (공개 경계면)로 노출합니다. 내부 구현이 안정화되기 이전 단계부터 소비자가 기대어 개발할 수 있도록 Public API가 구현보다 먼저 확정되었습니다.The SDK exposes eight namespaces as its public API surface. The public API was fixed before internal stabilization so consumers can build against it early.
핵심 영역 수를 셋으로 제한한 것은 의도된 설계입니다. 기반 정립 분기의 목적은 표면적 확장이 아니라 향후 1년간 엔지니어링 자원 투입을 정당화할 핵심 구조의 식별입니다. 세 핵심 영역에 포함되지 않는 모든 항목은 (i) 세 영역의 소비자, (ii) 주변 지원 도구, (iii) 구현 범위 외 항목 중 하나로 분류되었습니다.
Limiting core areas to three is deliberate. A foundation quarter's objective is not surface expansion but identification of the core structure that justifies a year's engineering resource allocation. Items outside the three core areas were classified as (i) consumers, (ii) surrounding support tools, or (iii) out of implementation scope.
세 핵심 영역은 시스템 상에서 네 계층으로 배치되며, 각 계층은 서로 다른 책임과 운용 주기를 가집니다. 전 계층은 단일 식별자(원본 BIM 저작 도구에서 파생된 객체 고유 키)로 연결되어, 3D 지오메트리·속성 테이블·오버라이드 문서가 동일 객체를 동일 이름으로 참조하도록 엔드-투-엔드 일관성을 보장합니다.
The three core areas are deployed as four layers, each with distinct responsibilities and cadences. All layers are bound by a single identifier (an object-unique key derived from the original BIM authoring source), so that 3D geometry, property table, and override document reference the same object under the same name.
| 계층Layer | 범위Scope | 주요 구성 요소Key components |
|---|---|---|
| Layer A · Ingestion | 네이티브 BIM을 엔진 소화 가능한 아티팩트로 변환Native BIM → engine-consumable artifacts | BIM 저작 도구용 Converter Add-in · 3D 지오메트리와 속성 테이블 생성 · 객체 고유 식별자 보존Converter add-in · generation of 3D geometry and property tables · preservation of object identifiers |
| Layer B · Management | 스테이지·모델·오버라이드 오케스트레이션 및 아티팩트 서빙Orchestration of stages/models/overrides; artifact serving | Management Hub(프런트+백엔드) · Conversion Job Queue · Object Storage · 메타데이터 DBManagement hub (front+back) · conversion job queue · object storage · metadata DB |
| Layer C · Engine | 브라우저 런타임 엔진 본체Browser runtime engine itself | 코어 SDK · UI 어댑터 · 3D 지오메트리/속성/오버라이드 로더Core SDK · UI adapter · geometry / property-table / override loaders |
| Layer D · Consumer | 엔진을 소비하는 다운스트림 애플리케이션Downstream applications consuming the engine | 테스트 베드 프런트+백엔드 · 외부 IoT 플랫폼 연동 · 디바이스-객체 매핑 테이블Testbed front+back · external IoT integrations · device-to-object mapping table |
런타임 메타데이터 조회는 "캐시 → 오버라이드 → 원본 속성 테이블" 순으로 병합되며, 업로드 경로(애드인 자동 변환과 수동 업로드)는 Management Hub 이후 동일한 Stage-asset Lookup Endpoint로 수렴합니다. 그 결과 소비자 애플리케이션은 업로드 출처와 무관하게 일관된 스테이지 계약을 수신합니다.
Runtime metadata lookup merges in the order cache → override → source property table; upload paths (add-in automatic conversion and manual upload) converge on the same stage-asset endpoint after the management hub. Consumer applications thus receive a consistent stage contract regardless of upload origin.
네 개의 플로우가 지속적으로 작동해야 엔진이 운용 가능 상태를 유지합니다. 각 플로우의 시작 및 종료 계층이 책임 경계를 정의합니다. 플로우 A는 수동 업로드 경로(운영자가 Management Hub 프런트엔드에 사전 변환된 아티팩트를 직접 업로드)로, 위 4계층 서술(Layer B · Management)에 이미 포함되어 있으므로 여기서는 자동화된 B~E만을 다룹니다.
The engine maintains its operational state only while the four flows run continuously. The start/end layers of each define its responsibility boundary. Flow A (manual upload path) is already covered in the Layer B description above; this section addresses the automated flows B–E only.
합성 픽스처 기반 테스트는 아키텍처 결함을 은폐할 가능성이 있는 반면, 실제 BIM 모델은 설계상 취약점을 조기에 가시화합니다. 분기 초부터 실제 건물 1동을 PoC 테스트 베드로 선정하였으며, 해당 모델은 향후 소비자가 사용할 인제스트 경로와 동일한 파이프라인을 통과하여 엔진에 로드됩니다. 이를 통해 형상·속성 명명·스케일 관련 엣지 케이스가 고객 환경이 아닌 내부 주간 작업 단계에서 드러나도록 보장됩니다.
Synthetic-fixture testing may conceal architectural defects, whereas real BIM models surface vulnerabilities early. From quarter start, a single real building was selected as the PoC testbed and is loaded through a pipeline identical to the ingestion path future consumers will use. This ensures edge cases in geometry, property naming, and scale surface during internal weekly work, not in customer environments.
테스트 베드 애플리케이션은 엔진의 Downstream Consumer 위치에만 배치되며, 엔진의 포크(fork) 또는 형제(sibling) 관계는 허용되지 않습니다. 테스트 베드가 기능 구현을 위해 SDK를 우회해야 하는 상황이 발생하면, 해당 문제는 테스트 베드 이슈가 아닌 엔진 레벨의 설계 결함으로 간주되어 엔진 측에서 해결됩니다. 이 규율이 엔진과 테스트 베드 간 객관성을 보장하는 유일한 관계 조건입니다.
The testbed application is deployed exclusively at the downstream-consumer position; fork or sibling relationships with the engine are not permitted. If the testbed requires bypassing the SDK to implement functionality, that is classified not as a testbed issue but as an engine-level design defect, resolved on the engine side. This discipline is the sole relational condition that ensures objectivity between engine and testbed.
| 월Month | 테마Theme | 핵심 진척Key progress |
|---|---|---|
| M-01 · JAN | Ideation | Path A/B 후보 아키텍처 병렬 문서화 · 5축 트레이드오프 기록 · Path A 확정 · 엔진 스코프를 세 핵심 영역으로 축소 · 저장소 구성 및 협업 컨벤션 초안Path A/B candidates documented in parallel; five-axis trade-offs recorded; Path A confirmed; engine scope narrowed to three core areas; repository organization and collaboration conventions drafted. |
| M-02 · FEB | First code | SDK 표면 정의 (8개 네임스페이스) · 자체 렌더링 엔진 프로토타입의 최초 BIM 모델 렌더링 · 인제스트 파이프라인 구현 트랙 진입 (외부 도구 의존 추상화) · React 어댑터 1차 반영SDK surface defined (8 namespaces); in-house renderer prototype rendered the first BIM model; ingestion pipeline entered implementation track (external tool dependencies abstracted); first React adapter integration. |
| M-03 · MAR | End-to-end | PoC 테스트 베드 착수 · 최초의 엔드-투-엔드 슬라이스(인제스트 → 렌더링 → SDK 상호작용) 연결 · 렌더러와 SDK의 실제 모델 대상 최초 동시 동작 · IoT 오버레이 파이프라인 초기 구현 (외부 플랫폼 수집 · 매핑 테이블 적용 · 3D 공간 오버레이)PoC testbed initiated; first end-to-end slice (ingest → render → SDK interaction) wired up; renderer and SDK operated on a real model concurrently for the first time; initial IoT-overlay pipeline implementation. |
| ID | 항목Topic | 상태Status | 내용Decision |
|---|---|---|---|
| D-01 | 방향Direction | Locked | 인제스트 및 렌더링은 엔진이 엔드-투-엔드로 직접 구현. 엔진의 구조적 한계를 결정하는 구성 요소는 외부 의존이 아닌 자체 구현.Ingestion and rendering are implemented end-to-end in-house. Components determining the engine's structural ceiling are built in-house rather than taken on as external dependencies. |
| D-02 | 표면Surface | Locked | SDK는 단일 진입점과 네임스페이스 구조로 외부 노출. 내부 구현은 Public API 변경 없이 자유롭게 진화.The SDK is exposed externally as a single entry point with a namespaced structure; internal implementation may evolve freely without altering the public API. |
| D-03 | 렌더링Rendering | Locked | 범용 Viewer 의존 대신 자체 Web 기반 Renderer를 내부 개발.An in-house web-based renderer is developed internally instead of depending on a general-purpose viewer. |
| D-04 | 입력Input | Locked | 네이티브 BIM 파일은 엔진이 직접 소화. 파일 준비 작업은 소비자가 아닌 엔진의 책임 범위.Native BIM files are processed directly by the engine; file preparation is the engine's responsibility, not the consumer's. |
| D-05 | 테스트 베드Testbed | Locked | 테스트 베드 애플리케이션은 엔진의 Downstream Consumer로만 배치. 포크·형제 관계는 허용하지 않음.The testbed application is deployed exclusively as a downstream consumer. Fork or sibling relationships are not permitted. |
| D-06 | 명명Naming | Draft | 프로젝트명 MossDT Engine (가칭)을 1분기 내내 가칭 상태로 운용. 외부 사용자 대면 시점까지 개명을 보류.The project name MossDT Engine (tentative) is operated as tentative throughout Q1. Renaming is deferred until the engine is ready to face external users. |
| D-07 | 두 번째 소비자Second consumer | Open | SDK의 구조적 안정성 검증을 위해 테스트 베드 외 두 번째 소비자 확보 필요.Validating the SDK's structural stability requires securing a second consumer beyond the testbed. |
MossDT Engine은 모스랜드의 Physical AI 구성에서 실시간 런타임 레이어를 담당합니다. open-sdb가 Software Defined Buildings의 이론적 아키텍처를 탐구하고 AEC-Fundamentals가 에이전트 활용 가능 도메인 지식 말뭉치를 축적하는 동안, MossDT Engine은 그 둘이 지시하는 실제 건물 모델을 브라우저 실행 표면으로 전환하는 역할을 수행합니다. BRIDGE 운영 루프 관점에서는 현실 신호가 유입되는 최하위 물리 자산 레이어에 해당하며, 향후 agentic-orchestrator의 Physical AI 어댑터 계층과 연결될 설계 의도를 가집니다.
MossDT Engine holds the real-time runtime layer within Mossland's Physical AI composition. While open-sdb explores the theoretical architecture of Software Defined Buildings and AEC-Fundamentals accumulates an agent-consumable domain-knowledge corpus, MossDT Engine transforms the actual building models referenced by both into a browser-executable surface. From the BRIDGE operational-loop perspective it occupies the lowest physical-asset layer where reality signals enter the system, with intent for future integration with the agentic-orchestrator's Physical AI adapter layer.
2분기 과제는 기반 구조를 실사용 안정성 수준까지 심화하는 것으로 정의됩니다.
Q2 objectives are defined as deepening the foundational structure to production-usability stability:
주요 리스크는 세 핵심 영역의 내부 투자가 테스트 베드 단일 소비자에 과도하게 특화되어 PoC 특이성 편향(PoC-specific bias)이 발생할 가능성이며, D-07(두 번째 소비자 요건)이 해당 리스크에 대한 구조적 완화 장치로 기능합니다.
The primary risk is that internal investment in the three core areas may over-specialize toward the single testbed consumer, producing PoC-specific bias; D-07 (second-consumer requirement) functions as a structural mitigation mechanism.
Proposal Submitted · Selection Pending 분기 마감 후 주요 사건 (Subsequent Event · 2026-04)Subsequent event (2026-04, after Q1 close)
2026-04-21 모스랜드 재단은 정부 R&D 컨소시엄에 공동연구·국제표준화 협력기관으로 참여한다는 사실을 별도 공시했습니다. 본 참여는 컨소시엄 구성·신청 단계이며 선정 결과는 미확정입니다. 사업명·주관기관·참여기관·실증 사이트·수요기업 등 상세 내용은 공식 공시 문서를 참고해 주세요.
On 2026-04-21, the Mossland Foundation separately disclosed its participation in a government R&D consortium as a co-research and international-standardization collaboration organization. This participation is at the consortium formation and application stage, with selection outcome pending. Details (program name, lead institution, participants, pilot sites, demand-side companies, etc.) are available in the official disclosure document.
공식 공시 원문: 2026-04-21 컨소시엄 참여 공시 (MOSS-DISC-2026-0421) Official disclosure: 2026-04-21 Consortium Participation Notice (MOSS-DISC-2026-0421)
핵심 실험 프로젝트(Algora · AO · BRIDGE)와 기반 엔지니어링 저장소(ARK · heymark · WebBrowserForAgent · MossDigest) 사이의 의존 관계는 다음과 같습니다. 기반 저장소는 여러 실험 시스템에서 공통으로 사용되며, 이는 한 저장소의 품질 향상이 여러 실험 시스템의 신뢰성을 동시에 올린다는 구조입니다.
Dependency relationships between core experimental projects (Algora, AO, BRIDGE) and foundational engineering repos (ARK, heymark, WebBrowserForAgent, MossDigest) are shown below. Foundational repos are shared across experimental systems; improving one repo raises reliability across several experiments simultaneously.
Experimental 로컬 우선 · Apple Silicon 최적화Local-first · Apple Silicon optimized
mossland-nexus는 단일 진입점을 통해 봇 · API · 문서 인덱싱 · 설정 · 테스트 다섯 모드를 제공하는 풀스택 RAG 어시스턴트입니다. 내부는 문서 수집기 · 인덱서 · RAG 엔진 · 웹/REST API · 디스코드 봇의 다섯 구성 요소로 분리되어 있으며, 이는 "수집부터 대화형 응답까지"를 단일 저장소 안에 통합한 전형적 구조입니다.
mossland-nexus is a full-stack RAG assistant that exposes five modes — bot, API, document indexing, configuration, testing — through a single entry point. Internally, it is separated into five components: document collector, indexer, RAG engine, web/REST API, and Discord bot. This is the archetypal structure that consolidates "ingestion through conversational response" within a single repository.
| 구성 요소Component | 설명Description |
|---|---|
| 대화형 체인 계층Conversational-chain layer | 검색과 프롬프팅을 결합하는 RAG 체인 프레임워크 (업계 표준 오픈소스 라이브러리 기반)RAG chain framework combining retrieval and prompting (industry-standard OSS libraries) |
| 벡터 데이터베이스Vector database | 로컬/원격 혼용 가능한 벡터 검색 엔진Vector-search engine that can mix local and remote operation |
| 임베딩 엔진Embedding engine | 오픈소스 임베딩 모델 로컬 실행Runs open-source embedding models locally |
| 언어 모델 서빙LM serving | 로컬 추론 우선 정책 (Apple Silicon MPS 가속)Local-inference-first policy (Apple Silicon MPS acceleration) |
| 문서 로더Document loaders | PDF · HTML · Word 혼재 입력 처리Handles mixed PDF / HTML / Word inputs |
| 백엔드 APIBackend API | 외부 소비자가 질의할 수 있는 REST 인터페이스REST interface through which external consumers can query |
배포는 단일 명령 부팅을 지원하도록 컨테이너화되어 있으며, 전체 구성상 외부 클라우드 LLM에 대한 의존도가 낮은 "온프레미스 친화" 아키텍처입니다. 이는 공시·법무·내부 문서와 같은 민감 자료를 다뤄야 하는 거버넌스 어시스턴트라는 용도와 정확히 일치하며, Algora의 L3 Human Governance 계층이 "근거를 인용 가능한 답변"을 요구할 때 뒷단에서 호출될 수 있는 자연스러운 위치에 놓여 있습니다.
Deployment is containerized to support single-command boot; the overall composition is deliberately "on-prem friendly" with low external-LLM dependency. This aligns precisely with its role as a governance assistant handling sensitive materials such as disclosures, legal documents, and internal memoranda, and positions it naturally as a back-end component invoked when Algora's L3 Human Governance requires "answers grounded in citable evidence."
Experimental 저비용 선(先) 리허설 도구Low-cost pre-rehearsal tool
governance-sandbox의 핵심은 단일 엔진 모듈에 집약되어 있습니다. 외부에 노출되는 API는 "제안 + 이해관계자 집합을 입력하면 각 이해관계자의 예상 반응을 레코드로 생성한다"는 하나의 기능 단위로 정의되며, 내부적으로는 사전 정의된 프리셋 매칭과 휴리스틱을 결합해 이해관계자별 반응 레코드를 산출합니다. 반응 레코드는 이해관계자 이름 · 입장 · 우려 · 권장 완화책의 네 필드로 구성됩니다.
The core of governance-sandbox is concentrated in a single engine module. Its externally exposed API is a single functional unit — "given a proposal and a set of stakeholders, produce the expected reaction record for each stakeholder." Internally, preset matching is combined with heuristics to generate a reaction record per stakeholder. Each record has four fields: stakeholder name, stance, concern, recommended mitigation.
각 프리셋에는 입장(신중 / 혼재 / 지지 / 회의), 우려 요약, 권장 완화책이 사전 정의되어 있어, 제안 문장을 입력하면 즉시 "리허설 메모"가 산출됩니다.Each preset carries pre-populated stance (cautious / mixed / supportive / skeptical), concern summary, and recommended mitigation — so entering a proposal sentence immediately produces a "rehearsal memo."
운영 측면에서 저장소는 "Phase-1 최소 신뢰 단위 = 시나리오 파일 입력 + JSON / Markdown / HTML 리포트 번들"이라는 원칙을 일관되게 고수합니다. CLI는 YAML 또는 JSON 시나리오를 표준 입력 또는 파일로 받아 동일한 리포트 번들을 생성하며, 저장소에는 위임자 대응 리허설 · DAO 성장 리포트 등 즉시 실행 가능한 예시가 동봉되어 있습니다.
Operationally, the repo adheres to the principle that the Phase-1 minimum trust unit is "a scenario file as input plus a JSON / Markdown / HTML report bundle as output." The CLI accepts YAML/JSON scenarios via stdin or file and produces the same report bundle; the repo ships with ready-to-run examples such as a delegate-response rehearsal and a DAO-growth report.
이 구조는 Algora의 L2 합의 이전 단계와 L3 인간 거버넌스 이전 단계 양쪽 모두에 "저비용 선(先) 리허설"로 삽입될 수 있으며, 프리셋이 저수준으로 설계된 덕분에 오히려 다양한 DAO 운영 맥락에서의 재사용성을 높입니다.
This structure allows insertion as a "low-cost pre-rehearsal" ahead of both Algora's L2 consensus stage and its L3 human-governance stage; the deliberately low-level preset design enhances reusability across a variety of DAO operating contexts.
모스랜드는 오픈소스 운영을 단순 부수 활동이 아닌 공시 품질의 일부로 취급합니다. 공개 저장소의 커밋·이슈·릴리스는 외부 독립 검증이 가능한 신호이며, 이는 "숫자와 링크가 있는 신뢰 레이어"를 구성하는 방식입니다.
Mossland treats open-source operations as part of disclosure quality, not as a side activity. Commits, issues, and releases on public repos are independently verifiable signals — a way of constructing "a trust layer made of numbers and links."
| Organization | 역할Role | 대표 저장소Flagship repos |
|---|---|---|
| github.com/mossland | 재단 공식 저장소 (공시·거버넌스·플래그십 프로젝트)Foundation's official repos (disclosure, governance, flagship projects) | Disclosure-and-Materials · MossDAO · MosslandDeveloperSupportProgram · agentic-orchestrator · bridge-2026 |
| github.com/MosslandOpenDevs | 연구·실험 저장소 집합. 오픈소스 기여자와 공동 운영.Research and experimental repos; co-operated with OSS contributors. | Algora · AEC-Fundamentals · heymark · agent-reliability-kit · governance-sandbox · mossland-pixelops 외 30+ |
2026년 1분기 기여는 (a) 재단 소속 개발자의 직접 커밋과 (b) 초대 기반 외부 기여자의 PR의 두 축으로 이루어졌습니다. 외부 기여자 수·PR 수의 정량 지표는 2분기 리포트부터 MossDigest 파이프라인에 공식 편입될 예정이며, 본 리포트에서는 질적 개요만 제공합니다.
Q1 contributions came from two channels: (a) direct commits by Foundation engineers and (b) invitation-based external contributors' PRs. Quantitative metrics for external contributors and PRs will be formally integrated into the MossDigest pipeline starting with the Q2 report; this quarter we provide a qualitative overview only.
재단은 오픈소스 기여자에 대한 MOC 지급 프로그램을 MosslandDeveloperSupportProgram 저장소를 통해 운영합니다. 2026년 1분기에는 프로그램 운영 규정의 디지털화·자동화에 초점을 맞췄습니다.
The Foundation runs an MOC-based reward program for OSS contributors via MosslandDeveloperSupportProgram. Q1 2026 focus was on digitizing and automating program rules.
2025년 11월 재단이 공식 후원·심사위원으로 참여한 해커톤 "Seoul:ution 2025"는 2026년 1분기에 후속 커뮤니티 관계와 OSS 기여 채널로 이어졌습니다.
The Foundation's official sponsorship and judging participation in the Seoul:ution 2025 hackathon (November 2025) carried forward into Q1 2026 as continued community relationships and OSS contribution channels.
2026년 1분기 말 기준, 재단을 당사자로 하는 주요 소송·법적 분쟁은 없습니다.
As of the end of Q1 2026, there is no material litigation or legal dispute in which the Foundation is a party.
2026-02-07 재단은 2024-01-29에 공시한 사안의 후속 판결 결과를 공시했습니다. 해당 사안은 재단을 당사자로 한 소송이 아니라 재단 이사 개인을 피고로 한 소송이며, 재단은 투명하고 공정한 운영 원칙에 따라 관련 사실을 자발적으로 공시해 왔습니다. 1심·항소심 모두에서 원고 주장이 기각되었습니다.
On 2026-02-07, the Foundation published a follow-up judgment notice for the matter originally disclosed on 2024-01-29. The case is not against the Foundation; it named a Foundation director personally as the defendant. The Foundation has voluntarily disclosed the matter under its principle of transparent and fair operation. The plaintiff's claims were dismissed at both the first instance and on appeal.
| 심급Instance | 법원 · 판결일Court · Date | 결과Outcome |
|---|---|---|
| 1심First instance | 서울동부지방법원 · 2025-04-10 · Seoul Eastern District Court | 원고 청구 전부 기각All plaintiff's claims dismissed |
| 항소심Appeal | 서울고등법원 · 2026-02-05 · Seoul High Court | 항소 기각 (1심 유지)Appeal dismissed (first-instance judgment affirmed) |
공시문 전문은 Disclosure-and-Materials 저장소에서 확인할 수 있습니다. 본 건과 관련해 재단이 직접 당사자로서 재무·운영에 영향을 받은 사항은 없습니다. 다만 관련 분쟁의 상소·후속 절차 등 재단이 직접 당사자가 아닌 절차의 진행 여부는 법무 검토에 따라 별도 공시 필요성이 발생할 경우 공식 채널을 통해 안내하겠습니다.The full filing is archived in the Disclosure-and-Materials repository. The Foundation, as a non-party to this matter, has not been affected financially or operationally. Any progress in related appellate or follow-up proceedings where the Foundation is not a direct party will be reviewed by legal counsel; should separate disclosure become necessary, it will be announced through official channels.
2026년 1분기 중 이사회 구성원 및 주요 경영 직책의 변동은 없었습니다. MossDAO 이사회는 매년 DAO 전체 선거로 구성되며, 12개월 임기로 운영됩니다. 분기 중 해임·교체 안건은 발의되지 않았습니다.
No changes to the Board or senior management during Q1 2026. The MossDAO Board is elected annually by the DAO with 12-month terms; no removal or replacement proposals were filed during the quarter.
Agora 플랫폼에서 분기 중 진행된 MIP(Mossland Improvement Proposal) 건수·투표 참여율 등 정량 지표는 agora.moss.land에서 확인할 수 있습니다. 공시 대시보드의 DAO Governance 섹션과 연동되어 실시간으로 공개됩니다. 본 리포트에서는 정량 수치를 중복 기재하지 않으며, 대시보드를 1차 출처로 참조하시기 바랍니다.
Quarterly MIP counts, voting participation, and other quantitative indicators are available at agora.moss.land and surfaced live on the disclosure dashboard's DAO Governance section. This report does not restate those numbers; please refer to the dashboard as the primary source.
AI 기본법 대응. 2026년 AI 기본법 시행 환경에 대응하기 위해, 재단은 AI 생성 콘텐츠 표시 정책 초안을 커뮤니티에 공유했습니다 (2026-02-09 블로그). 본 리포트 자체에도 AI 보조 작성 고지를 적용했으며 (§1, §B 참고), 정책 확정 버전은 2026년 Q2 발행을 목표로 합니다.
AI Framework Act. In response to the AI Framework Act's enforcement environment, the Foundation shared a draft policy on labeling AI-generated content (2026-02-09 blog). This report itself carries the AI-authoring notice (§1 and §B). The final policy version is targeted for Q2 2026.
가상자산 관련 규제. 재단은 한국 「가상자산이용자보호법」 체계에 따른 일반적 준수 의무를 유지하고 있으며, 거래소 상장 프로젝트로서 DAXA 공통 사항에 대해 상시 모니터링하고 있습니다. 공시 항목·형식·주기 변동 시 분기 리포트와 별도 공시 채널 양쪽에 반영하겠습니다.
Virtual-asset regulation. The Foundation continues to meet its general obligations under Korea's Virtual Asset User Protection Act and monitors DAXA common items on an ongoing basis. Any change in scope, format, or cadence of disclosure will be reflected in both the quarterly report and the separate disclosure channel.
개인정보 · 보안. 재단이 운영하는 서비스(Agora · disclosure.moss.land 등)는 국내 개인정보 보호 법제에 따른 필수 의무를 유지합니다. 에이전트 기반 실험 시스템도 개발·테스트 환경에서 실제 이용자 식별 정보를 사용하지 않는 원칙을 따릅니다.
Privacy & security. Foundation-operated services (Agora, disclosure.moss.land, etc.) maintain obligations under Korean privacy law. Experimental agent systems follow a policy of not using real user-identifying information in development or test environments.
2025-05부터 2026-03까지 재단이 공식 채널로 발행한 공시·이벤트를 요약합니다. 분기 리포트의 맥락을 이해하기 위한 최근 1년 히스토리 뷰이며, 전문은 Disclosure-and-Materials 저장소의 해당 월 폴더에서 확인할 수 있습니다.
Summary of disclosures and events published through official channels from 2025-05 to 2026-03. This is a recent one-year context view for the quarterly report; full texts are archived in the month folders of the Disclosure-and-Materials repo.
전분기(2025 Q4) 공시 밀도가 상대적으로 높았던 것은 네트워크 이전·거래소 추가 상장이라는 대규모 단일 이벤트가 해당 분기에 집중되었기 때문이며, 본 분기(2026 Q1)의 1건은 이러한 전분기 이벤트들이 종료된 후 운영 체계가 안정화된 결과입니다.The relatively dense disclosure flow in 2025 Q4 reflects the concentration of large single events (network migration, additional listings) in that quarter. The single filing in 2026 Q1 reflects the post-event stabilization following those large events.
본 절은 2026년 1분기말 시점에서 합리적으로 식별 가능한 리스크 요인을 정리한 것으로, 전면적 열거가 아닙니다. 실제 리스크는 본 절에 명시되지 않은 형태로도 발생할 수 있습니다. 각 리스크의 잠재 영향도와 발생 가능성은 내부 판단이며, 외부 제3자 평가가 아닙니다.
This section summarizes risks reasonably identifiable as of the end of Q1 2026 and is not an exhaustive list. Actual events may materialize in forms not described here. Potential impact and likelihood ratings reflect internal judgment and are not third-party assessments.
본 리포트 전체에서 반복적으로 관찰되는 구조적 패턴을 여섯 가지 인사이트로 요약합니다. 각 인사이트는 특정 섹션의 단일 근거에만 의존하지 않고, 여러 섹션에 걸쳐 관찰된 신호에 기반합니다.
Six structural patterns observed throughout this report. Each insight rests on signals from multiple sections rather than any single passage.
위 인사이트는 분기 내부 관찰이며, 외부 제3자의 평가가 아닙니다. 각 인사이트의 근거는 인용된 섹션에서 확인하실 수 있습니다.The insights above are internal observations, not third-party assessments. The evidence for each is available in the cross-referenced sections.
2026년 2분기 재단은 1분기에 정비한 엔지니어링 기반 위에서 다음 항목에 집중할 예정입니다. 아래 항목은 내부 목표이며, 실제 산출물과 일정은 외부 환경·규제 변화에 따라 변경될 수 있습니다 (§D 미래예측 진술 고지 참조).
In Q2 2026, the Foundation plans to build on Q1's engineering foundations with the items below. These are internal targets; actual deliverables and timelines may change with external environment and regulation (see §D Forward-Looking Statements).
간트는 내부 목표 기준이며 계약적 약속(commitment)이 아닙니다. 빗금 처리된 막대는 외부 협력 일정이나 규제 스케줄에 연동되어 유동적인 항목입니다.The Gantt reflects internal goals, not contractual commitments. Hatched bars denote items tied to external collaboration or regulatory schedules and are flexible.
| 지표Indicator | Q1 실적Q1 actual | Q2 목표Q2 target |
|---|---|---|
| 공식 공시Official filings | 1 | 이슈 발생 시 즉시 (정량 목표 부재)as events occur (no numeric target) |
| Medium 블로그 포스트Medium posts | 5 | ≥ 6 (KO/EN pair ≥ 4) |
| 공개 커밋Public commits | 448 | ≥ 500 |
| 관찰 가능한 에이전트 결정 사례Observable agent decision cases | 정식 집계 전pre-formal tracking | ≥ 10 (Algora+AO+BRIDGE) |
| 시나리오Scenario | 트리거Trigger | 대응 방향Response |
|---|---|---|
| BaseBase | 규제·시장 변동성 안정 범위 내Regulation & market volatility within stable range | §11.1 목표 일정 준수Keep to §11.1 timeline |
| UpsideUpside | 외부 공동연구 일부 공개 허용Partial disclosure permitted for joint research | 별도 릴리스로 디지털 트윈 트랙 공개 범위 확대Expand digital-twin disclosure via dedicated release |
| DownsideDownside | 외부 LLM 가격·접근성 악화 또는 시장 급변External LLM pricing/availability worsens or market disruption | Tier 1 로컬 비중 확대, 실험 시스템 일시 축소 운영Increase Tier-1 local reliance; temporarily scale down experiments |
| ContingencyContingency | 규제·법적 변수 발생Regulatory or legal event | 즉시 공식 공시 채널로 알리고 해당 섹션 즉시 반영Immediate notice through the official channel; section updated at once |
본 절은 2027-2028년의 방향성에 대한 내부 가정을 간략히 공개합니다. 2년 앞의 계획은 가장 변동 가능성이 높은 항목이므로, 구체 수치 목표 대신 질적 이정표만 제시합니다. 분기 단위로 갱신·정교화하겠습니다.
This section briefly publishes internal assumptions about the 2027–2028 direction. Because two-year-out plans are the most volatile, we present qualitative milestones rather than numeric targets. These will be refined quarter by quarter.
| 영역Area | 2027 | 2028+ |
|---|---|---|
| 에이전트 거버넌스Agent governance | 실험에서 점진적 자율화로. 낮은 위험도 결정부터 정책 기반 자동화 확대.Experiment → gradual autonomy. Expand policy-bounded automation starting from low-risk decisions. | 정책 상한 내 중간 위험도까지 자율 실행 가능. 고위험은 여전히 사람 승인.Autonomous execution up to medium-risk within policy caps; high-risk still requires human approval. |
| BRIDGE Physical AIBRIDGE Physical AI | 디지털 트윈 신호 어댑터 도입. 세밀한 증명 체계(Proof of Outcome) 구축.Introduce digital-twin signal adapters; build finer proof systems. | Physical AI 통합(체화된 시스템·휴머노이드 등과의 연동) 실험.Integration experiments with embodied systems (humanoids, etc.). |
| 공시 체계Disclosure system | 분기 IR 리포트의 연간판·반기판 병행 검토.Evaluate annual and semi-annual reports alongside the quarterly IR cadence. | 규제 요건 변화에 따른 공시 형식·주기의 반복적 갱신.Iterative updates to disclosure format and cadence as regulatory requirements evolve. |
| 커뮤니티·OSSCommunity · OSS | 외부 기여자 프로그램(MosslandDeveloperSupportProgram) 확대.Expand the external contributor program (MosslandDeveloperSupportProgram). | 오픈소스 기반 생태계 파트너십 네트워크.An OSS-based ecosystem partnership network. |
| 디지털 트윈 공동연구Digital-twin joint research | 공개 가능 범위 확대 및 공시.Broaden disclosable scope and publish. | 연구 결과물의 제품·서비스화 실험.Experiment with productization of research outputs. |
| 규제 대응Regulatory | AI 기본법 완전 적용. 국제 표준(EU AI Act 등) 모니터링 체계화.Full compliance with the AI Framework Act; systematize monitoring of international norms (EU AI Act, etc.). | 규제 요건 변화에 따른 토큰 설계·공시 설계의 반복적 갱신.Iterative updates to token design and disclosure design as regulatory requirements evolve. |
위 전망은 작성 시점의 내부 방향성이며, 계약적 약속이 아닙니다. 구체적 목표·일정·범위는 해당 분기 리포트에서 공식화됩니다.The outlook above is the Foundation's internal direction as of writing, not a contractual commitment. Specific goals, timelines, and scope are formalized in the quarterly reports for the relevant periods.
MossDigest는 공개 오픈소스 저장소(MosslandOpenDevs/moss_digest)에서 운영되는 재단의 자동 집계 파이프라인입니다. 소스 코드는 누구나 열람·검증·개선 제안할 수 있으며, 운영은 재단이 담당합니다. 위 네 단계를 통해 공개 데이터 소스의 메타데이터를 일관된 스키마로 저장하고, 사람 편집자가 읽을 수 있는 형태의 정량 지표를 생성합니다. 본 분기 리포트의 정량 수치(커밋·이슈·블로그·유통량)는 MossDigest 집계를 기반으로 하며, 2026-04-19 집계 스냅샷을 사용했습니다.
MossDigest is the Foundation's automated aggregation pipeline, operated from a public open-source repository (MosslandOpenDevs/moss_digest). The source code is open to public inspection, verification, and contribution; the Foundation handles operations. Through the four stages above, it converts metadata from public data sources into a consistent schema and produces human-readable quantitative indicators. Quantitative figures in this report (commits, issues, blog posts, supply) use the MossDigest snapshot from 2026-04-19.
# pseudocode — how we count
active_repo(repo) :=
repo.org == "MosslandOpenDevs"
AND any commit c in repo:
"2026-01-01T00:00:00Z" ≤ c.author_date ≤ "2026-03-31T23:59:59Z"
AND repo.kind ∉ {"org_profile", "template"}
new_repo(repo) :=
repo.created_at within the quarter
AND repo.kind ∉ {"org_profile", "template"}
engineering_issue(i) := i.repo ≠ "AEC-Fundamentals"
knowledge_item_issue(i):= i.repo == "AEC-Fundamentals"
본 리포트의 작성 과정은 아래와 같이 Human-in-the-Loop(HITL) 원칙 아래 5단계로 진행됩니다.
This report is produced under a Human-in-the-Loop (HITL) principle, in five stages:
본 정책은 2026-02-09 블로그 포스트 "AI가 만든 콘텐츠, 어디까지 표시해야 할까?"에서 제시한 초안의 실전 적용 버전입니다. 확정 정책이 2026 Q2 발행되면 본 부록도 함께 갱신됩니다.
This appendix is the operational version of the draft policy introduced in the 2026-02-09 blog post. When the final policy is published in Q2 2026, this appendix will be updated accordingly.
Tooling disclosure: 본 리포트 작성 과정의 LLM 보조 단계(Step 2)는 Claude(Anthropic) 계열 모델을 주로 사용했으며, 일부 검증 단계에서 다른 상용 LLM이 교차 사용되었을 수 있습니다. 어떠한 경우에도 외부 발표문 단계에서는 LLM 출력이 검토 없이 그대로 노출되지 않았습니다. The LLM-assistance step (Step 2) primarily used Anthropic's Claude family; other commercial LLMs may have been cross-used in verification. Under no circumstances does unreviewed LLM output appear in external communications.
| 용어Term | 설명Definition |
|---|---|
| MOC · Mosscoin | 모스랜드 생태계의 ERC-20 유틸리티 토큰. Upbit·Bithumb·Coinone·GOPAX 원화 마켓 상장.ERC-20 utility token of the Mossland ecosystem; listed on Upbit, Bithumb, Coinone, GOPAX KRW markets. |
| ERC-20 | Ethereum 표준 대체 가능 토큰 인터페이스.Ethereum standard for fungible tokens. |
| Luniverse | MOC의 2024년 이전 구 네트워크. 2025년 DAO 투표 후 Ethereum으로 이전, 12월 소각 완료.MOC's pre-2024 legacy network; migrated to Ethereum in 2025 and burned by December 2025. |
| DAXA | 디지털자산거래소 공동협의체(Digital Asset eXchange Alliance). 한국 원화 마켓 주요 거래소 공시·상장 공통 기준 운영 주체.Digital Asset eXchange Alliance — Korean won-market exchanges' joint body for common disclosure/listing standards. |
| MIP | Mossland Improvement Proposal. Agora 플랫폼에서 제출되는 공식 거버넌스 안건 단위.Mossland Improvement Proposal — formal governance proposal unit submitted on the Agora platform. |
| Agora | 모스랜드의 온체인 휴먼 거버넌스 플랫폼. 1 MOC = 1 표 토큰 가중 투표.Mossland's on-chain human governance platform; 1 MOC = 1 vote token-weighted voting. |
| Algora | Algorithmic Agora. AI 에이전트들이 24시간 심의하는 실험 거버넌스 플랫폼. 동일·유사 명칭의 외부 서비스(algora.io 등)와 무관합니다.Algorithmic Agora — experimental governance platform where AI agents deliberate continuously. Unrelated to any external service of a similar name (e.g., algora.io). |
| AO · Agentic Orchestrator | 34개 에이전트의 3단계 토론으로 서비스 기획안을 생성하는 실험 시스템.Experimental system using 34 agents in a three-stage debate to produce service plans. |
| BRIDGE | Physical AI Governance OS. 현실 신호 → 거버넌스 → 실행 → 온체인 검증의 6계층 루프 실험.A Physical AI Governance OS prototyping a six-layer loop from reality signals through execution and on-chain verification. |
| MossDigest | 공개 데이터(GitHub·Medium·공시)에서 메타데이터를 자동 집계하는 재단 내부 파이프라인.The Foundation's internal pipeline aggregating metadata from public sources. |
| AEC-Fundamentals | Physical AI를 위한 건축·엔지니어링·시공 분과 기초 지식 아카이브. 각 지식 항목은 GitHub Issue 단위로 관리.A knowledge archive of Architecture/Engineering/Construction fundamentals for Physical AI; each knowledge item is tracked as a GitHub issue. |
| heymark | 하나의 Skill 저장소를 여러 AI 코딩 어시스턴트에 공통으로 연결·동기화하는 CLI. 도구별로 흩어지기 쉬운 규칙·스킬을 단일 소스로 통합.A CLI that connects and synchronizes a single Skill repository across multiple AI coding assistants, consolidating per-tool rules/skills into a single source. |
| MossDT Engine (가칭 · tentative) | 네이티브 BIM 파일을 브라우저 런타임까지 엔드-투-엔드로 처리하는 자체 BIM Digital Twin 엔진. 1분기 내부 탐색·PoC 단계 (모스랜드 내부 연구). 3 핵심 영역(Ingestion · Rendering · SDK), 4 계층 아키텍처, 8 SDK 네임스페이스로 구성.In-house BIM Digital Twin engine that processes native BIM files end-to-end to a browser runtime. Internal exploration / PoC in Q1 (Mossland internal research). Composed of three core areas (Ingestion · Rendering · SDK), four-layer architecture, and eight SDK namespaces. |
| mossland-nexus | 공시·법무·내부 문서를 대상으로 하는 온프레미스 친화 RAG 기반 거버넌스 어시스턴트.On-prem-friendly RAG-based governance assistant operating on disclosure, legal, and internal documents. |
| governance-sandbox | 제안 + 이해관계자 집합을 입력받아 각 이해관계자 예상 반응(입장·우려·완화책)을 레코드로 산출하는 저비용 시나리오 리허설 엔진.A low-cost scenario-rehearsal engine that takes a proposal and a set of stakeholders and outputs per-stakeholder reaction records (stance, concern, mitigation). |
| Path A / Path B | MossDT Engine의 두 후보 아키텍처. Path A는 엔드-투-엔드 자체 구현 경로(채택), Path B는 외부 도구 조합 경로(비채택 · 학습 내용은 내부 툴링으로 보존).Two candidate architectures for MossDT Engine. Path A is the end-to-end in-house path (adopted); Path B is the external-tool-composition path (not adopted — lessons preserved as internal tooling). |
| Software Defined Buildings (SDB) | 건물을 소프트웨어 정의 자산으로 다루는 연구 방향. open-sdb 저장소가 이론 축을 담당하며 MossDT Engine이 실시간 런타임 축을 담당.A research direction treating buildings as software-defined assets. The open-sdb repository handles the theoretical axis while MossDT Engine handles the real-time runtime axis. |
| agent-reliability-kit (ARK) | 에이전트 런타임의 출력 검증·재시도·관측성 도구 모음.A toolkit for agent runtime output validation, retries, and observability. |
| Human Sovereignty | AI가 제안·분석하고, 고위험 실행은 사람의 명시적 UNLOCK 전까지 잠금 상태로 유지하는 원칙.The principle that AI proposes and analyzes while high-risk actions remain LOCKed until an explicit human UNLOCK. |
| LOCK / UNLOCK | Human Sovereignty의 실행 기제. 고위험 결정은 LOCKED 상태로 시작하며 사람이 UNLOCK할 때까지 실행 불가.The mechanism of Human Sovereignty: high-risk decisions start LOCKED and cannot execute until humans UNLOCK them. |
| Decision Packet | Algora·BRIDGE의 에이전트 토론 결과물. 근거·반대 의견·실행 계획을 구조화하여 포함.The structured output of agent deliberation in Algora/BRIDGE — evidence, dissent, and execution plan bundled together. |
| Audit Trail | 의사결정 전 과정을 시간순으로 재현 가능하게 남기는 기록. 모든 에이전트 출력의 기본 요건.A chronological record that lets every step of a decision be replayed; a baseline requirement for every agent output. |
| 2026-LABS | 모스랜드의 실험 프로젝트 묶음을 지칭하는 내부 용어 — Algora·AO·BRIDGE를 포함한다. 사내 조직 명칭이 아니라 실험 레이블(label)입니다.An internal label for Mossland's bundle of experimental projects — Algora, AO, BRIDGE — and not the name of an internal organization. |
| Invisible Bridge | 2026년 모스랜드 브랜드 내러티브. 현실·가상·거버넌스·실행을 잇는 보이지 않는 다리.Mossland's 2026 brand narrative: an unseen bridge connecting reality, virtuality, governance, and execution. |
본 리포트에는 Mossland Foundation의 향후 계획·목표·기대·전략, 그리고 아직 실현되지 않은 제품·서비스·거버넌스·기술 이벤트에 대한 예측성 진술(forward-looking statements)이 포함되어 있습니다. 이러한 진술은 작성 시점의 판단과 가정에 기반하며, 기술적·시장적·규제적·법적·인사적 변수로 인해 실제 결과와 실질적으로 다를 수 있습니다. 본 리포트의 어떤 진술도 투자·매매 권유, MOC의 장래 가치·수익에 대한 보장, 또는 법률·세무·회계 자문을 구성하지 않습니다. 본 리포트의 내용을 참고하여 내리는 모든 의사결정은 독자의 책임이며, 투자 판단 전에는 반드시 독립적인 전문가 자문을 구하시기 바랍니다.
This report contains forward-looking statements regarding Mossland Foundation's plans, goals, expectations, strategies, and not-yet-realized product, service, governance, and technology events. These statements reflect judgments and assumptions at the time of writing and may differ materially from actual outcomes due to technical, market, regulatory, legal, and personnel factors. Nothing in this report constitutes an offer to buy or sell, a guarantee of the future value or returns of MOC, or legal, tax, or accounting advice. Any decision made on the basis of this report is the reader's sole responsibility; please seek independent professional advice before making investment decisions.
본 리포트에 수록된 수치·일자·인용은 발행 시점 기준으로 MossDigest 집계 파이프라인과 각 공개 소스에서 확인한 자료에 기반하며, 재단은 합리적 주의를 기울여 집계하였습니다. 다만 외부 제3자 데이터(거래소 시세·CoinGecko·CoinMarketCap·Etherscan 등)의 정확성·완전성은 해당 출처의 책임 영역에 속하며, 재단은 이를 독립적으로 감사·검증하지 않았습니다. 제3자 데이터에 오류가 발견될 경우 Disclosure-and-Materials 저장소에 이슈로 제출해 주시면 검토 후 정정·보완하겠습니다.
Figures, dates, and quotations in this report are based on data verified at the time of publication from the MossDigest pipeline and from individual public sources; the Foundation has aggregated them with reasonable diligence. However, the accuracy and completeness of third-party data (exchange quotes, CoinGecko, CoinMarketCap, Etherscan, etc.) fall within the responsibility of those sources, and the Foundation has not independently audited or verified them. If errors are found in third-party data, please open an issue in the Disclosure-and-Materials repository; we will review and correct them.
본 리포트는 국문과 영문으로 병행 발행됩니다. 두 언어 사이에 해석의 차이가 발생할 경우, 국내 공시·규제 맥락에서는 국문 원문이 우선하며 영문은 국제 독자의 이해를 돕기 위한 참고 번역입니다. 어느 경우든 법적 권리·의무의 해석은 관할 법원·감독 기관의 판단에 따릅니다.
This report is published in parallel Korean and English editions. In the event of interpretive divergence between the two languages, the Korean original prevails in domestic disclosure and regulatory contexts; the English version is a reference translation for international readers. In any case, the interpretation of legal rights and obligations follows the determinations of the competent courts and supervisory authorities.
본 리포트의 해석·효력에 관해서는 대한민국 법령이 적용되며, 본 리포트와 관련하여 발생하는 분쟁은 Mossland Foundation 본점 소재지 관할 법원의 전속 관할로 합니다.
The interpretation and effect of this report are governed by the laws of the Republic of Korea. Any dispute arising in connection with this report shall be subject to the exclusive jurisdiction of the court having territorial jurisdiction over the Foundation's principal place of business.
본 리포트는 Mossland Foundation이 2026-04-22에 발행한 분기 IR 자료의 통합 공개판이며, MossDigest 2026-04-19 집계 스냅샷에 기반합니다. 기재 정보의 변동이 있을 경우 Disclosure-and-Materials 저장소 및 disclosure.moss.land에서 즉시 반영됩니다. 본 리포트의 어떤 조항이 관할 법령에 의해 무효·집행 불가능하다고 판단되더라도, 나머지 조항은 그대로 효력을 유지합니다.
This report is the consolidated public version of the Foundation's quarterly IR material published on 2026-04-22, based on the MossDigest snapshot of 2026-04-19. Any change to the information herein will be reflected promptly in the Disclosure-and-Materials repository and at disclosure.moss.land. If any provision of this report is found invalid or unenforceable under applicable law, the remaining provisions shall remain in full force and effect.