Luna Classic($LUNC) 토큰은 2022년에 단 하루 만에 $119에서 $0.00001로 급락하는 치명적인 붕괴에 직면했습니다. 일어난 일은 다음과 같습니다.

Luna Classic($LUNC) 토큰은 2022년에 단 하루 만에 $119에서 $0.00001로 급락하는 치명적인 붕괴에 직면했습니다. 일어난 일은 다음과 같습니다.

The Luna Classic ($LUNC) token experienced a catastrophic crash in 2022, plummeting from $119 to $0.00001 in just a day. This crash was triggered by the de-pegging of Terra's algorithmic stablecoin, UST, from the US dollar.

Luna Classic($LUNC) 토큰은 2022년에 치명적인 충돌을 경험하여 단 하루 만에 $119에서 $0.00001로 급락했습니다. 이번 충돌은 Terra의 알고리즘 스테이블 코인인 UST가 미국 달러에서 디페깅되면서 촉발되었습니다.

As a result, a "death spiral" was created, where UST's instability led to massive sell-offs of LUNA (now LUNC) to maintain its peg. In an attempt to save UST, LUNA was minted at an unsustainable rate, causing hyperinflation in the market.

그 결과 UST의 불안정성이 페그를 유지하기 위해 LUNA(현 LUNC)를 대량 매도하는 '데스 스파이럴'이 발생했습니다. UST를 구하기 위해 LUNA는 지속 불가능한 속도로 발행되어 시장에 하이퍼인플레이션을 일으켰습니다.

Ultimately, this loss of confidence in the ecosystem led to a market-wide sell-off and a dramatic price collapse.

궁극적으로 생태계에 대한 이러한 신뢰 상실은 시장 전반의 매도와 극적인 가격 붕괴로 이어졌습니다.

Now, market trends suggest a potential surge in low-cap tokens during the next altcoin season. To navigate this, strategic moves include portfolio diversification, dollar-cost averaging, and a focus on fundamentals.

이제 시장 동향은 다음 알트코인 시즌 동안 소액 토큰의 잠재적인 급증을 시사합니다. 이를 탐색하기 위한 전략적 움직임에는 포트폴리오 다각화, 달러 비용 평균화, 펀더멘털에 대한 집중 등이 포함됩니다.

Additionally, emerging ecosystems like Polkadot and Cosmos are presenting opportunities for savvy investors.

또한 Polkadot 및 Cosmos와 같은 신흥 생태계는 현명한 투자자에게 기회를 제공하고 있습니다.

In other news, DIN (Dynamic Input Normalization) is revolutionizing AI data processing with its modularity. As the first AI-native preprocessing layer, DIN adapts to diverse data pipelines and optimizes data in real-time for machine learning and AI.

다른 소식으로, DIN(동적 입력 정규화)은 모듈성을 통해 AI 데이터 처리에 혁명을 일으키고 있습니다. 최초의 AI 기반 전처리 레이어인 DIN은 다양한 데이터 파이프라인에 적응하고 기계 학습 및 AI를 위해 실시간으로 데이터를 최적화합니다.

This modular design enables seamless integration into any data workflow, handling structured, unstructured, or semi-structured data without manual adjustments. Unlike static preprocessing methods, DIN ensures AI models receive high-quality, ready-to-use data regardless of input variability.

이 모듈식 설계를 통해 모든 데이터 워크플로우에 원활하게 통합되어 수동 조정 없이 구조적, 비구조적 또는 반구조화된 데이터를 처리할 수 있습니다. 정적 전처리 방법과 달리 DIN은 AI 모델이 입력 변동에 관계없이 즉시 사용할 수 있는 고품질 데이터를 수신하도록 보장합니다.

This efficiency and flexibility eliminate preprocessing bottlenecks and reduce risks of data misalignment, ultimately leading to better model performance.

이러한 효율성과 유연성은 전처리 병목 현상을 제거하고 데이터 정렬 오류의 위험을 줄여 궁극적으로 모델 성능을 향상시킵니다.

As the future of data workflows demands modularity, DIN's AI-native design is set to become a cornerstone for scalable AI systems. Combined with opportunities like the Binance Web3 Airdrop, DIN is shaping the future of AI data intelligence.

데이터 워크플로우의 미래가 모듈성을 요구함에 따라 DIN의 AI 기반 설계는 확장 가능한 AI 시스템의 초석이 될 것입니다. Binance Web3 Airdrop과 같은 기회와 결합하여 DIN은 AI 데이터 인텔리전스의 미래를 형성하고 있습니다.