이준원, 권태경,

Vol. 29, No. 1, pp. 225-234, 1월. 2019
10.13089/JKIISC.2019.29.1.225, Full Text:
Keywords: Bitcoin, Mining difficulty, Time-series analysis, Predictive model, Machine Learning
Abstract

비트코인은 탈중앙화와 분산원장을 특징으로 하는 암호화폐로서 “작업증명”이라는 채굴시스템을 통해 유지된다. 채굴 시스템에서는 블록 생성시간을 일정하게 유지하기 위해 채굴 난이도를 조정하게 되는데, 기존의 채굴 난이도변경 방식은 미래의 해시파워를 반영할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 실제시간과 예정시간 사이에 발생하는 오차로 인해 블록생성과 실세계 시간의 불일치를 가중시키게 되고, 결국 거래 기한을 맞추지 못하거나 코인 호핑 공격에취약점을 노출시키게 된다. 블록 생성시간을 일정하게 유지시키기 위한 기존 연구도 여전히 오차 문제를 갖는다. 본연구에서는 이러한 오차를 줄이기 위한 기계학습 기반 채굴 난이도 예측 방안을 제시한다. 이전 해시파워를 학습하여 미래의 해시파워를 예측하고 예측한 값을 이용하여 채굴 난이도를 조정한다. 우리의 실험 결과는 이와 같은 경우기존 채굴 난이도 조정방식보다 오차율을 약 36% 더 줄일 수 있음을 보여준다.

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