Ⅰ. 서 론

블록체인 기술과 디지털자산의 발전은 전통적인 금융 결제 시스템에 새로운 대안을 제시하고 있다. 특히 법정화폐와 가치가 연동된 스테이블코인(Stablecoin)의 등장은 디지털자산의 높은 변동성 문제를 해결하면서도 블록체인의 장점인 빠른 송금 속도, 낮은 수수료, 국경을 넘나드는 자유로운 거래를 가능하게 하였다(Bullmann et al., 2019). 이에 따라 디지털자산을 활용한 결제 서비스가 빠르게 성장하고 있으며, 특히 국경 간 송금과 소액 결제 영역에서 그 활용도가 증가하고 있다.

전 세계 스테이블코인 시가총액은 2020년 약 200억 달러에서 2024년 1,500억 달러를 초과하며 급격한 성장세를 보이고 있다(Coin Gecko, 2024). 비단 양적인 성장뿐 아니라 실제 결제 수단 측면에서도 스테이블코인은 빠르게 확산되고 있다. 2025년 1월 기준 스테이블코인의 시가총액은 2,000억 달러를 초과하였으며, 2023년 연간 거래량은 10조 달러를 넘어섰고 2024년에는 거의 2배에 달하는 성장을 기록하였다(Esfahbodi et al., 2025). Coinbase 의 분석에 따르면 2023년 거래 중 결제, P2P 송금 등 실제 경제 활동과 관련된 유기적 거래는 2.3조 달러에 달했다(Coinbase Institutional, 2023). 기업 간 스테이블코인 거래량은 2023년 초 월 1억 달러 미만에서 2025년 초 30억 달러 이상으로 급증하였으며, 이는 스테이블코인이 실험 단계를 넘어 핵심 금융 운영으로 전환되었음을 보여준다(Artemis, 2025; Kim, 2025). 디지털자산 결제 서비스의 성장은 전통적인 금융 인프라가 부족한 지역의 금융 포용성을 높이고, 해외 송금 비용을 절감하며, 거래의 투명성과 추적 가능성을 제고하는 등 다양한 사회경제적 가치를 창출한다는 이점도 있다(Demirgüç-Kunt et al., 2022).

그러나 디지털자산 결제 생태계의 급속한 성장에도 불구하고 실제 사용 패턴과 거래 행태에 대한 실증적 연구는 제한적이다. Li 등(2024)은 스테이블코인의 생태계와 결제 메커니즘을 종합적으로 분석하였으나, 특정 서비스의 실제 거래 데이터를 활용한 실증 분석은 포함하지 않았다. Marisetty 등(2024)은 101개 글로벌 은행의 Ripple 기술 도입 효과를 분석하였으나, 기관 차원의 운영 효율성에 초점을 맞추었을 뿐 개별 사용자의 거래 행태는 다루지 않았다. 특히 최근 주목받고 있는 온체인 데이터를 활용하여 결제 서비스의 세부적인 특성을 시계열적으로 추적한 연구는 찾아보기 어렵다.

본 연구는 기존 연구와 달리 디지털자산 결제 서비스인 리닷페이를 사례로 하여 실제 결제 생태계에서의 스테이블코인 활용 패턴을 분석한다는 점에서 차별성을 지닌다. 또한 블록체인의 투명성과 추적 가능성이라는 고유한 특성을 활용하여 전통적인 금융 데이터로는 파악하기 어려운 미시적 거래 행태를 분석할 수 있다는 점에서 방법론적 의의도 갖는다. 구체적으로 거래량, 사용자 수, 거래 건수, 평균 거래액, 거래액 분포 등 다양한 지표를 종합적으로 분석하여 생태계의 성장과 구조 변화를 입체적으로 파악함으로써 기존 연구를 확장한다.

연구결과는 디지털자산 결제 서비스 사업자와 정책 당국에게 유용한 시사점을 제공할 수 있다. 사업자에게는 사용자 행태와 네트워크별 특성에 대한 이해를 바탕으로 서비스 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있으며, 정책당국에게는 디지털자산 결제 시장의 실태를 파악하고 효과적인 규제 정책을 설계하는 데 필요한 실증적 근거를 제공할 수 있다. 특히 사용자 보호, 자금세탁 방지, 금융 포용성 제고 등 다양한 정책 목표를 균형 있게 달성하기 위한 정책 방향을 모색하는 데 기여할 수 있을 것이다.

이러한 목적을 바탕으로 본 연구는 세 가지 연구 질문에 답하고자 한다. 첫째, 네트워크의 구조적 특성이 리닷페이 이용자 기반의 형성과 성장에 어떠한 영향을 미치는가? 둘째, 소액 거래자의 비중 확대가 스테이블코인 결제의 활성화와 대중화 과정에 어떤 역할을 하는가? 셋째, 이러한 거래 행태의 변화는 스테이블코인 결제 서비스의 제도화 및 규제 설계에 어떠한 시사점을 제공하는가? 본 연구는 이 세 가지 질문을 중심으로 온체인 데이터를 활용한 실증 분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 정책적·산업적 함의를 도출하고자 한다.

Ⅱ. 리닷페이 결제구조

리닷페이의 카드 결제 서비스는 블록체인 기반 자산과 전통 결제 네트워크를 통합한 하이브리드 결제 인프라로 평가된다. 사용자는 리닷페이 지갑에 디지털자산을 예치한 뒤, 이를 기반으로 실물 또는 가상 카드(Prepaid Crypto Card)를 통해 결제할 수 있다. 결제 요청은 Visa 또는 Mastercard 등 글로벌 카드 네트워크를 통해 처리되며, 가맹점은 전통적 카드 결제 절차를 그대로 이용한다. 따라서 결제 과정의 전면은 카드 승인 및 정산망이 담당하지만, 결제 원천 자금은 사용자의 디지털자산 지갑 잔액에서 차감된다.

결제 승인 시점에서 리닷페이의 백엔드 시스템은 사용자가 지정한 자산(예: USDT)을 기준으로 디지털자산을 법정통화로 자동으로 변환하는 프로세스를 수행한다(Redot Pay Blog, 2025). 결제 후 가맹점은 통상적인 카드 정산 절차에 따라 법정통화로 대금을 수령하므로, 디지털자산이 직접 가맹점으로 이전되지는 않는다.

다만, 리닷페이가 이러한 법정화폐 정산을 내부적으로 어떤 방식으로 수행하는지는 공개 문서에서는 명확히 확인되지 않는다. 즉, 거래소를 통해 현금화를 수행하는지, 혹은 자체 보유한 법정화폐 유동성 풀에서 지급하는지에 대한 구체적 정보는 확인되지 않는다. 그러나 본 연구의 온체인 분석에서는 리닷페이의 핫월렛 주소로부터 주요 중앙화 거래소로의 주기적인 대규모 스테이블코인 송금이 반복적으로 관찰되었다. 이 패턴은 일정 시점마다 결제에 사용된 스테이블코인을 외부 거래소에서 법정통화로 전환하여 카드망 정산 재원을 확보하는 정기적 환전 활동으로 해석될 수 있다.

Ⅲ. 데이터 및 연구방법

본 연구에서는 온체인 상 스테이블코인 전송 기록을 활용하여 리닷페이 지갑의 사용자 예치 및 결제 패턴을 분석한다. 분석을 위해 이더리움, 트론, 솔라나 세 개의 블록체인 네트워크의 USDT, USDC 스테이블코인의 온체인 데이터를 사용하였다. 연구기간은 2023년 12월 1일부터 2025년 9월 30일까지 22개월간이다. 이 기간 동안 리닷페이가 운영한 핫월렛 주소를 파악하고, 해당 주소의 스테이블코인 거래내역을 수집하였다(Appendix A-C). 데이터 수집에는 온체인 데이터 제공 및 분석 서비스인 Allium 이 사용되었다.

리닷페이에 관련된 온체인 분석은 두 가지 흐름을 중심으로 이루어진다(Figure 1). 첫째, 사용자들이 스테이블코인을 리닷페이에 예치한 기록이다. 이 거래는 사용자가 리닷페이 결제를 위해 사전에 스테이블코인을 충전하기 위해 이루어지는데, 온체인 상에서는 핫월렛으로 입금하는 형태로 나타난다. 이들 거래는 실제 결제와는 차이가 있지만, 이용자의 결제 서비스 이용의도를 간접적으로 보여준다. 또한 거래 빈도가 높고 금액 단위가 세분화되어 있어, 사용자군의 활동성과 서비스 이용 의도를 반영한다는 장점이 있다.

다른 하나는 추정된 결제 거래이다. 이 거래는 리닷페이가 디지털자산을 법정화폐로 환전하고 정산하는 과정인데, 온체인 상에서는 리닷페이 핫월렛에서 주요 중앙화 거래소 또는 스테이블코인 발행재단의 환급(redeem) 계좌로 출금되는 형태로 나타난다. 출금 거래는 상대적으로 드물게 나타나고 대규모로 일괄 처리되어 구체적인 패턴은 확인하기 어렵지만, 실제 사용액과 근사하다는 점에서 장점이 있다.

수집된 거래 데이터는 SQL 기반의 데이터 처리 파이프라인을 통해 정제 및 집계되었다. 분석은 크게 두 단계로 구성되었다. 첫 번째 단계에서는 네트워크별 및 토큰별 전체 거래량을 주간 단위로 집계하여 리닷페이 생태계의 전반적인 성장 추이를 파악하였다. 두 번째 단계에서는 개별 거래자(송신 주소) 수준의 미시 데이터를 분석하여 사용자 행태와 거래 패턴의 특성을 규명하였다. 구체적으로 입금한 고유 주소 수를 계산하여 활성 사용자 수를 추정하였으며, 거래 건수, 총 입금액, 주소당 평균 입금액, 거래당 평균 입금액 등의 지표를 산출하였으며, 마지막으로 초기와 말기 입금거래 표본을 추출하여 분포도의 변화를 분석하였다.

Ⅳ. 연구결과

4.4 분포 특성

리닷페이의 변화를 구체적으로 살펴보기 위해 초기와 말기의 예치 거래 분포를 비교하였다(Figure 10

). 표본은 가장 장기간 사용되고 거래가 활발한 트론 네트워크 USDT 를 대상으로, 초기 및 말기거래 각 1만건이 사용되었다.

분포도는 전체적으로 장꼬리의 로그정규형 분포를 보이며, 시간 경과에 따라 분포 중심이 왼쪽으로 이동해 소액 비중 확대가 확인되었다. 초기에는 1천~3천 USDT 구간의 밀집이 뚜렷하고 수만 USDT 에 이르는 두꺼운 오른쪽 꼬리를 보였으나 말기는 300~800 USDT 부근의 봉우리가 강화되고 꼬리의 두께와 범위가 축소되었다. 특히 1,000 USDT 이하의 소액 예치금 비중은 31%에서 70%로 크게 상승했고, 500 USDT 이하 입금거래도 9.1%에서 39.8%로 확대되었다. 한편, 상위 1% 경계는 24,030 USDT 에서 20,000 USDT 로 소폭 낮아졌지만, 최댓값은 198,555에서 500,000 USDT 로 크게 증가했다. 이는 중위권은 소액화되면서도 드문 초대형 예치금의 영향력이 커져 분포의 비대칭성과 꼬리의 군집성이 강화되었음을 뜻한다. 즉, 시간이 지남에 따라 전반적인 분포의 불평등도는 다소 완화되고 있으나, 여전히 소수의 파워 유저와 다수의 일반 유저가 공존하는 구조가 유지되고 있음을 알 수 있다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 블록체인 기반 디지털자산 결제 서비스인 리닷페이를 사례로 하여 스테이블코인 결제 생태계의 성장 과정과 거래 패턴을 온체인 데이터를 활용하여 실증 분석하였다. 기존 연구가 거시적 시장 동향이나 제도적 논의에 초점을 맞춘 것과 달리, 본 연구는 온체인 데이터를 활용하여 개별 서비스 수준에서의 거래 행태를 미시적으로 추적하여, 스테이블코인 결제 생태계의 구조적 변화에 대한 실증적 근거를 제공한다는 점에서 학문적 의의를 지닌다. 이를 통해 블록체인의 투명성을 실증 분석 도구로 활용할 수 있음을 입증하였으며, 향후 디지털자산 결제 연구에서 데이터 중심 접근법의 유용성을 제시하였다.

분석 결과, 리닷페이 생태계는 지속적인 성장세를 보였는데, 이는 디지털자산 결제 서비스가 실제 수요를 충족하고 있음을 보여준다. 거래량, 거래 건수, 활성 주소 수가 모두 증가한 것은 단순한 투기적 수요가 아니라 실제 결제 수요가 확대되고 있음을 의미한다. 이는 스테이블코인이 디지털자산의 높은 변동성 문제를 해결하면서 결제 수단으로서의 실용성 을 입증하고 있다는 기존 연구의 주장을 뒷받침한다 (Bullmann et al., 2019). 또한 거래당 평균 금액의 감소와 소액 거래자층의 확대는 스테이블코인 결제 서비스가 대중화 단계로 진입하고 있음을 시사한다. 이는 혁신 확산 이론에서 말하는 초기 다수(Early Majority) 단계로의 전환으로 해석할 수 있다(Rogers, 2003).

Ⅵ. 시사점

본 연구의 결과는 스테이블코인 결제 생태계의 확산과 구조적 변화를 이해하는 데 있어 중요한 실무적·정책적 시사점을 제공한다.

〈Appendix A〉 주소 식별 방법

본 연구에서 사용된 리닷페이(Redot Pay)의 핫월렛 및 정산 주소는 다음과 같은 절차를 통해 식별하였다.

1. 직접 소액 입출금을 반복 수행하여 리닷페이의 활성 핫월렛 주소를 확인하였다.

2. 확인된 핫월렛의 거래 내역을 분석하고, 특히 대규모 입출금 패턴을 중심으로 누락된 핫월렛을 추가로 파악하였다.

3. 핫월렛에서 외부로 송금되는 거래를 추적하여 정산용 또는 거래소 예치용 주소를 추정하였다.

4. 이렇게 확인된 정산 주소의 입금 내역을 다시 분석하여 리닷페이 핫월렛과의 연관성을 교차 검증하였다.

이러한 단계적 검증 과정을 통해 리닷페이의 주요 입출금 주소군 및 정산 경로를 정확하게 식별한 뒤, 본문의 온체인 데이터 분석에 활용하였다.

〈Appendix B〉 예치금 입금거래 분석 SQL 코드

/* (1) 리닷페이 지갑 주소 화이트리스트 정의
- 해당 주소로 입금(TO)된 거래만 분석 대상으로 함.
- 내부 자체 이체(self-movement)는 각 체인별 CTE 에서 제외됨. */
WITH address_list (address, entity) AS (
SELECT * FROM VALUES
('TMV8gL5Zwphp AvjtWWdvLHsiM4pNa54ENz', 'Redot Pay'), -- Tron
('TBrB7UjJJwHCYCL78cXTYWsSg WtjyBkAEn', 'Redot Pay'), -- Tron
('5wpLPjjc WmpKRhj8RLYmhU1t56JusZcYqTEUMfrU1in', 'Redot Pay'), -- Solana
('0x84c0e85a8aeb537c5b12cc5d9cd168bfe3390673', 'Redot Pay'), -- Ethereum
('0x8f0d024e780b7e2fd633a4d6d43631a96e8cb059', 'Redot Pay'), -- Ethereum
('0x323c899e23277367dea7f82d9eefc06c7053fe59', 'Redot Pay'), -- Ethereum
('0x231494ca498994d69ff3401879dc59ea4fec236d', 'Redot Pay')  -- Ethereum
),

/* (2) 이더리움 예치금 (ERC-20 USDT/USDC)
- 포함: 화이트리스트로의 입금(TO)
- 제외: 화이트리스트로부터의 출금(FROM) (내부/자가 이체)
- 기간 : 2023-12-01 이후 */
eth_src_tx AS (
SELECT
t.block_timestamp,
t.from_address,
t.amount,
CASE t.token_address
WHEN '0xdac17f958d2ee523a2206206994597c13d831ec7' THEN 'USDT' -- ERC-20 USDT
WHEN '0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48' THEN 'USDC' -- ERC-20 USDC
END AS symbol,
'Ethereum' AS network
FROM ethereum.assets.erc20_token_transfers t
WHERE t.token_address IN (
'0xdac17f958d2ee523a2206206994597c13d831ec7', -- USDT
'0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'  -- USDC
)
AND t.block_timestamp >= '2023-12-01'
AND t.to_address IN (SELECT address FROM address_list)
AND t.from_address NOT IN (SELECT address FROM address_list)
),/* (3) 트론 예치금 (본 연구에서는 TRC-20 USDT 만 대상)

- 포함: 화이트리스트로의 입금(TO)
- 제외: 화이트리스트로부터의 출금(FROM)
- 기간 : 2023-12-01 이후 */
tron_src_tx AS (
SELECT
t.block_timestamp,
t.from_address,
t.amount,
CASE t.token_address
WHEN 'TR7NHqjeKQxGTCi8q8ZY4pL8otSzgjLj6t' THEN 'USDT' -- TRC-20 USDT
END AS symbol,
'Tron' AS network
FROM tron.assets.trc20_token_transfers t
WHERE t.token_address IN ('TR7NHqjeKQxGTCi8q8ZY4pL8otSzgjLj6t') -- USDT
AND t.block_timestamp >= '2023-12-01'
AND t.to_address IN (SELECT address FROM address_list)
AND t.from_address NOT IN (SELECT address FROM address_list)
),

/* (4) 솔라나 예치금 (스테이블코인 전송: USDT/USDC)
- 포함: 화이트리스트로의 입금(TO)
- 제외: 화이트리스트로부터의 출금(FROM)
- 기간 : 2025-01-01 이후 (리닷페이가 솔라나 기반 결제를 지원하기 시작한 시점) */
solana_src_tx AS (
SELECT
t.block_timestamp,
t.from_address,
t.amount,
CASE t.mint
WHEN 'Es9vMFrzaCERm JfrF4H2FYD4KCoNkY11McCe8BenwNYB' THEN 'USDT' -- SPL USDT
WHEN 'EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGk ZwyTDt1v' THEN 'USDC' -- SPL USDC
END AS symbol,
'Solana' AS network
FROM solana.assets.stablecoin_transfers t
WHERE t.mint IN (
'Es9vMFrzaCERm JfrF4H2FYD4KCoNkY11McCe8BenwNYB', -- USDT
'EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGk ZwyTDt1v' -- USDC
)
) AND t.block_timestamp >= '2025-01-01'

AND t.to_address IN (SELECT address FROM address_list)
AND t.from_address NOT IN (SELECT address FROM address_list)
),

/* (5) 통합(Union): 모든 체인의 예치금 거래 통합 */
all_src_tx AS (
SELECT * FROM eth_src_tx
UNION ALL
SELECT * FROM tron_src_tx
UNION ALL
SELECT * FROM solana_src_tx
)

/* (6) 주간 집계 및 기술 통계량 산출
- 기준: DATE_TRUNC('week', block_timestamp) (주 단위)
- 분류: symbol-network (예: USDT-Tron)
- 통계량: 주소 수, 거래 수, 합계, 평균, 왜도/첨도 등 */
SELECT
DATE_TRUNC('week', block_timestamp) AS date_week,            -- 주간단위
CONCAT(symbol, '-', network)      AS category,
COUNT(DISTINCT from_address)         AS address_count,   -- 총 예치 주소 수
COUNT(*)                     AS tx_count,        -- 총 예치 거래 건수
SUM(amount)               AS sum_amount,      -- 총 예치 금액
AVG(amount)              AS avg_amount_per_tx, -- 거래당 평균 예치 금액
SUM(amount) / NULLIF(COUNT(DISTINCT from_address), 0)
AS avg_amount_per_addr, -- 주소당 평균 예치 금액
MIN(amount)                 AS min_amount,       -- 최소 예치 금액
MEDIAN(amount)                AS med_amount,        -- 중앙값
MAX(amount)                   AS max_amount,     -- 최대값
STDDEV(amount)                 AS std_amount,     -- 표준편차
SKEW(amount)                  AS skew_amount,     -- 왜도(skewness)
KURTOSIS(amount)           AS kurtosis_amount, -- 첨도(kurtosis)
PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY amount) AS top_5, -- 상위 5%
PERCENTILE_CONT(0.99) WITHIN GROUP (ORDER BY amount) AS top_1  -- 상위 1%
FROM all_src_tx
GROUP BY 1, 2

〈Appendix C〉 결제금 출금거래 분석 SQL 코드

/* (1) 리닷페이의 바이낸스(Binance) 입금주소 및 관련 정산 주소 정의 */
WITH binance_tron AS (
SELECT * FROM (VALUES
('TVAp5V7o WbbtmgRLF1PoqJ13Ta6e MsgLDM') -- Redot Pay Binance deposit (Tron)
) AS t(address)
),
binance_eth AS (
SELECT * FROM (VALUES
('0x6ff9ebd2f252828e3615e560e3a3896b8ea5ff6e'), -- Redot Pay Binance deposit (Ethereum)
('0x7b771de0e1e37db79a2eb38602e22fb6304a47d9') -- Redot Pay Binance deposit (Ethereum)
) AS t(address)
),
binance_solana AS (
SELECT * FROM (VALUES
('4WFYuDsGPjZwCE2uNDpsvDTJa VzhbeefSKjW7SSttCSg'), -- Redot Pay Binance deposit (Solana)
('88r1Mxb73tqoe7i8hGDewARboeRWtMz Tkeumxsdv8YKC'), -- Redot Pay Binance deposit (Solana)
('FQgZ7X7EK665Z8voqi7SFEs6aueD45XCYe JqcLpfsFZz') -- Circle Redeem 주소
) AS t(address)
),

/* (2) 트론(Tron): TRC-20 USDT 를 바이낸스로 전송한 내역 추출 (결제 정산 추정) */
tron_to_binance AS (
SELECT
t.block_timestamp,
t.amount,
'Tron' AS network,
'USDT' AS token
FROM tron.assets.trc20_token_transfers AS t
WHERE t.token_address = 'TR7NHqjeKQxGTCi8q8ZY4pL8otSzgjLj6t' -- TRC-20 USDT
AND t.to_address IN (SELECT address FROM binance_tron)
AND t.block_timestamp >= '2023-12-01'
),

/* (3) 이더리움(Ethereum): ERC-20 USDT/USDC 를 바이낸스로 전송한 내역 추출 (결제 정산 추정) */
eth_to_binance AS (SELECT

t.block_timestamp,
t.amount,
'Ethereum' AS network,
CASE
WHEN t.token_address = '0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48' THEN 'USDC'
-- ERC-20 USDC
WHEN t.token_address = '0xdac17f958d2ee523a2206206994597c13d831ec7' THEN 'USDT'
-- ERC-20 USDT
END AS token
FROM ethereum.assets.erc20_token_transfers AS t
WHERE t.token_address IN (
'0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48', -- USDC
'0xdac17f958d2ee523a2206206994597c13d831ec7'  -- USDT
)
AND t.to_address IN (SELECT address FROM binance_eth)
AND t.block_timestamp >= '2023-12-01'
),

/* (4) 솔라나(Solana): 스테이블코인(USDT/USDC)을 바이낸스(및 서클)로 전송 (결제 정산 추정)
- 시작일은 솔라나 서비스 출시 시점(2025년 1월)을 반영함. */
sol_to_binance AS (
SELECT
t.block_timestamp,
t.amount,
'Solana' AS network,
CASE
WHEN t.mint = 'EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGk ZwyTDt1v' THEN 'USDC' -- USDC
WHEN t.mint = 'Es9vMFrzaCERm JfrF4H2FYD4KCoNkY11McCe8BenwNYB' THEN 'USDT' -- USDT
END AS token
FROM solana.assets.stablecoin_transfers AS t
WHERE t.to_address IN (SELECT address FROM binance_solana)
AND t.mint IN (
'Es9vMFrzaCERm JfrF4H2FYD4KCoNkY11McCe8BenwNYB', -- USDT
'EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGk ZwyTDt1v'  -- USDC
)
AND t.block_timestamp >= '2025-01-01'
),/* (5) 모든 네트워크 거래 통합 */

redot_binance AS (
SELECT * FROM tron_to_binance
UNION ALL
SELECT * FROM eth_to_binance
UNION ALL
SELECT * FROM sol_to_binance
)

/* (6) 주간 집계: 토큰-네트워크 분류별 금액 합계 */
SELECT
DATE_TRUNC('week', block_timestamp) AS date_week,
CONCAT(token, '-', network) AS category,
SUM(amount) AS sum_amount
FROM redot_binance
WHERE token IS NOT NULL
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;

Growth and Transaction Patterns of the Redot Pay Stablecoin Payment Ecosystem: An Empirical Analysis Based on On-Chain Data

Jaewoo Cho

Abstract

This study empirically analyzes the growth trajectory and transaction patterns of the stablecoin-based payment ecosystem by examining Redot Pay, a blockchain-based digital asset payment service, through on-chain data. Transaction data of USDT and USDC conducted on the Ethereum, Tron, and Solana networks over a 22-month period (December 2023 to September 2025) were collected and aggregated on a weekly basis. The results show that user deposit inflows to Redot Pay increased rapidly from an average of $2.1 million during the initial 10 weeks to $52.5 million during the final 10 weeks, while the estimated settlement outflows rose from $0.41 million to $32.9 million over the same period. By network, Tron-based USDT accounted for 70-80% of total inflows, Ethereum for 15-20%, and Solana for 5-10%, indicating Tron’s dominant position in Redot Pay’s ecosystem. The average deposit size steadily declined, while the share of small deposits below 1,000 USDT increased from 31% to 70%, suggesting a rapid expansion of small-value users. Leveraging the transparency of blockchain data, this study microscopically identifies the actual usage patterns within the digital asset payment ecosystem, empirically demonstrating that stablecoin payments are evolving from an early-adopter phase toward a mass-market payment medium. The findings provide valuable implications for digital asset payment service providers in strategic planning and for regulatory authorities in designing balanced policy frameworks.

Key Words: blockchain, stablecoin, digital asset payment, on-chain analysis, Redot Pay

리닷페이 스테이블코인 결제 생태계의 성장과 거래 패턴 분석: 온체인 데이터 기반 실증 연구