# 개발 현황

### 기술평가소

#### 개요

IBTC 평가소는 블록체인 기반 기술 평가 플랫폼으로, 무료형과 유료형 기술 평가 의뢰를 받는다. 참여자들은 IBTC 토큰으로 보상을 받으며, 전문가 평가와 집단 지성 평가를 결합해 신뢰성 있는 평가 결과를 도출한다. 평가가 완료되면 보고서가 제공되고, 평가 리포트를 기반으로 NFT 가 발행된다. 이러한 시스템은 사용자들에게 투명하고 안전한 기술 평가 환경을 제공한다.<br>

#### 구조 및 개발 언어

* DB: MYSQL / BACKEND: JAVA / FRONTEND: JAVA / SERVER: AWS
* AWS 기반 시스템 설계 / DB: RDS MYSQL / SERVER: EC2 / LB: ELB / STORAGE: S3 / Protocol: Ethereum

<figure><img src="https://1297737398-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FJ31emojNoQKnd4fjYdul%2Fuploads%2FHtSk9thdfyt2WApWP9FF%2Ffig6.png?alt=media&#x26;token=16db9db7-a86c-490d-bd6f-c3bbdf0a818f" alt=""><figcaption><p>Fig 6, IBTC 평가 시스템 구조도</p></figcaption></figure>

#### 서비스목록

<figure><img src="https://1297737398-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FJ31emojNoQKnd4fjYdul%2Fuploads%2F2nn0ZD36gq356ZrGKEsj%2F6%20service.png?alt=media&#x26;token=adc0f174-d999-4d96-bf1c-572ed83c7211" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 기술 거래소

#### 개요

IBTC 거래소는 NFT 기반의 기술 거래 플랫폼으로, 최초 경매와 재판매를 지원한다. 해당 기술로 인한 수익 발생 시, NFT 소유자에게 배당이 이루어진다. 또한, 거래소는 FIAT 통화 기준으로 거래가 진행되어 사용자 친화적인 환경을 제공하며 시스템 구조 및 개발언어는 기술평가소와 동일하다.

#### 구조 및 개발 언어

* DB: MYSQL / BACKEND: JAVA / FRONTEND: JAVA / SERVER: AWS
* AWS 기반 시스템 설계 / DB: RDS MYSQL / SERVER: EC2 / LB: ELB / STORAGE: S3&#x20;

<figure><img src="https://1297737398-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FJ31emojNoQKnd4fjYdul%2Fuploads%2FFiTsoG7VwjcN1plnpaeJ%2Ffig%207.png?alt=media&#x26;token=b025ddb1-0921-4460-b785-b43f05a68af6" alt=""><figcaption><p>Fig 7, IBTC 거래 시스템 구조도</p></figcaption></figure>

#### 서비스목록

<figure><img src="https://1297737398-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FJ31emojNoQKnd4fjYdul%2Fuploads%2Fc6X8nxaIh7iiuT7HPYYE%2Fservice%207.png?alt=media&#x26;token=9760abea-ebfe-418a-99fe-a556e1664c0b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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```
GET https://ibtc-whitepaper.gitbook.io/kor/development.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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