「AI+Blockchain」을 바라보는 또 다른 시각: AI가 이더리움을 어떻게 혁신할 수 있을까?

2024.03.12

「AI+Blockchain」을 바라보는 또 다른 시각: AI가 이더리움을 어떻게 혁신할 수 있을까?

체인 상의 컴퓨팅 파워가 점차 증가함에 따라, 네트워크 관리, 거래 모니터링, 보안 감사 등 다양한 분야에서 더 복잡한 모델이 개발될 것으로 예상되며, 이는 이더리움 네트워크의 효율성과 보안성을 향상시킬 것이다.

2024.03.12 - 08:38:00

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

글: 미러 탕, 사루스;

이신 런, 홍산 캐피털;

링즈 스, 사루스;

장위 왕, 사루스

지난 1년간 생성형 AI가 대중의 기대를 연이어 깨뜨리면서 AI 생산성 혁명의 물결이 암호화폐 생태계로 확산되었다. 우리는 많은 AI 관련 프로젝트들이 2차 시장에서 일시적인 부의 신화를 만들어낸 것을 목격했으며, 동시에 점점 더 많은 개발자들이 자신만의 'AI+Crypto' 프로젝트 개발에 착수하고 있다.

그러나 자세히 살펴보면 이러한 프로젝트들은 심각한 동질화 현상을 보이고 있으며, 대부분 단순히 '생산관계' 차원의 개선에 머물고 있다. 예를 들어 분산 네트워크를 통해 컴퓨팅 리소스를 조직하거나 '분산형 Hugging Face'를 만드는 정도이다. 근본적인 기술적 융합과 혁신을 시도하는 프로젝트는 거의 없다. 이 현상의 원인은 AI와 블록체인 분야 사이에 존재하는 '영역 편견' 때문이라고 생각한다. 두 분야의 교차 영역이 광범위함에도 불구하고, 두 분야 모두를 깊이 이해하는 인재는 매우 드물다. 예를 들어 AI 개발자는 이더리움의 기술 구현 방식과 역사적 인프라 상태를 이해하기 어렵기 때문에, 이를 기반으로 한 심층적인 최적화 방안을 제시하기도 어렵다.

기계학습(ML)은 AI의 가장 기본적인 분야 중 하나로서, 명시적인 프로그래밍 지시 없이 데이터를 통해 기계가 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 기술이다. ML은 데이터 분석 및 패턴 인식 분야에서 큰 가능성을 보여왔으며, 이미 Web2 환경에서는 일반화되고 있다. 그러나 초기 시대적 한계로 인해, 이더리움과 같은 블록체인 기술 혁신의 선두에서도 그 아키텍처, 네트워크, 거버넌스 메커니즘은 아직 기계학습을 복잡한 문제 해결을 위한 효과적인 도구로 활용하지 못하고 있다.

"偉대한 혁신은 종종 교차 분야에서 탄생한다." 본문을 집필한 목적은 AI 개발자들이 블록체인 세계를 더 잘 이해하도록 돕고, 동시에 이더리움 커뮤니티 개발자들에게 새로운 아이디어를 제공하기 위함이다. 본문에서는 먼저 이더리움의 기술 구현을 소개한 후, 기계학습이라는 기본적인 AI 알고리즘을 이더리움 네트워크에 적용하여 보안성, 효율성, 확장성을 향상시키는 방안을 제안한다. 이 사례를 시작점으로 시장과는 다른 관점을 제시하고, 개발자 생태계 내에서 더 많은 'AI+Blockchain' 교차 혁신 조합을 유도하고자 한다.

이더리움의 기술 구현

기초 데이터 구조

블록체인의 본질은 블록들을 연결한 체인으로, 체인을 구분하는 핵심은 체인 구성이며, 이는 블록체인이 창설될 때 반드시 포함되어야 하는 요소이다. 이더리움의 경우, 체인 구성은 이더리움 내 다양한 체인을 구분할 뿐 아니라 중요한 업그레이드 프로토콜과 표지 사건들 또한 식별한다. 예를 들어 DAOForkBlock은 DAO 공격 이후 하드포크가 발생한 블록 높이를 표시하며, ConstantinopleBlock은 콘스탄티노플 업그레이드의 블록 높이를 나타낸다. 다수의 개선 제안을 포함한 대규모 업그레이드의 경우 해당 블록 높이를 표시하기 위해 특별한 필드를 설정하며, 이더리움은 다양한 테스트넷과 메인넷을 포함하고 있어 ChainID를 통해 각 네트워크 생태계를 고유하게 식별한다.

제네시스 블록은 전체 블록체인의 제로 번째 블록으로, 나머지 모든 블록들이 직접 또는 간접적으로 참조한다. 따라서 노드가 처음 시작할 때 정확한 제네시스 블록 정보를 로드해야 하며, 임의로 수정해서는 안 된다. 제네시스 블록의 구성 정보에는 앞서 언급한 체인 구성 외에도 마이닝 보상, 타임스탬프, 난이도, 가스 제한 등의 필드가 추가로 포함되며, 참고로 이더리움의 합의 메커니즘은 작업 증명(PoW) 기반의 마이닝에서 지분 증명(PoS)으로 전환되었다는 점에 유의해야 한다.

이더리움 계정은 외부 계정과 컨트랙트 계정으로 나뉘며, 외부 계정은 개인키로만 제어되지만 컨트랙트 계정은 개인키 없이 외부 계정이 컨트랙트를 호출하여 코드를 실행함으로써만 조작할 수 있다. 두 계정 모두 고유한 주소를 갖는다. 이더리움 월드 스테이트는 이더리움 계정 트리이며, 각 계정은 하나의 리프 노드에 해당하며, 여기에는 해당 계정의 상태(다양한 계정 정보 및 코드 정보)가 저장된다.

거래(Transaction): 이더리움은 분산형 플랫폼으로서 본질적으로 거래와 컨트랙트를 위한 것이다. 이더리움의 블록은 거래를 묶은 것에 부가적인 정보를 더한 형태이며, 구체적으로 블록은 블록 헤더와 블록 바디로 나뉜다. 블록 헤더는 모든 블록을 체인으로 연결하는 증거 데이터를 담고 있으며, 직전 블록 해시, 전체 이더리움 월드 상태를 증명하는 상태 루트, 트랜잭션 루트, 영수증(receipt) 루트, 그리고 난이도, 논스(nonce) 등 여러 식별용 추가 데이터를 포함한다. 블록 바디는 트랜잭션 목록과 옛날 블록 헤더 목록을 저장하나, 이더리움이 이미 PoS로 전환되었으므로 옛날 블록 참조는 더 이상 존재하지 않는다.

거래 영수증은 거래 실행 후 결과와 추가 정보를 제공하며, 이는 거래 자체만으로는 직접 알 수 없는 내용이다. 구체적으로 거래 처리 성공 여부, 거래 로그, 가스 소비량 등이 포함된다. 영수증의 정보를 분석하면 스마트 컨트랙트 코드를 디버깅하고 가스 소비를 최적화할 수 있으며, 거래가 네트워크에 의해 처리되었음을 입증하고, 거래의 결과와 영향을 확인할 수 있는 방법을 제공한다.

이더리움에서 가스 비용은 간단히 말해 수수료라고 할 수 있다. 토큰 송금, 컨트랙트 실행, 이더 전송 또는 블록에서 수행되는 각종 작업을 할 때마다 각 거래 작업에는 가스 비용이 필요하다. 이더리움 컴퓨터가 해당 거래를 처리할 때 네트워크 리소스를 소비하는 계산을 수행하므로, 컴퓨터가 당신을 위해 작동하도록 하려면 가스 비용을 지불해야 한다. 최종 연료비는 마이너에게 수수료로 지급되며, 구체적인 비용 계산 공식은 Fee = Gas Used * Gas Price 즉, 실제 소비량 × 단가로 볼 수 있다. 여기서 단가는 거래 발신자가 직접 설정하며, 그 금액은 거래가 체인에 올라가는 속도를 결정한다. 너무 낮게 설정하면 거래가 실행되지 않을 수 있으며, 또한 가스 리밋(Gas Limit), 즉 소비 상한선을 설정하여 컨트랙트 내 오류로 인해 예측 불가능한 가스 소비가 발생하는 상황을 방지해야 한다.

거래 풀(Transaction Pool)

이더리움에는 수많은 거래가 존재하며, 중심화된 시스템과 비교해 분산형 시스템의 초당 거래 처리량(TPS)은 상대적으로 낮은 수준이다. 많은 거래가 노드로 유입되기 때문에, 노드는 이러한 거래들을 적절히 관리하기 위해 거래 풀을 유지해야 한다. 거래의 브로드캐스트는 P2P 방식으로 이루어지며, 구체적으로 노드가 실행 가능한 거래를 인접 노드에 브로드캐스트하면, 인접 노드는 다시 그 노드의 인접 노드에게 해당 거래를 브로드캐스트하는 방식으로, 이 과정을 통해 거래는 약 6초 이내에 전체 이더리움 네트워크로 확산된다.

거래 풀 내의 거래는 실행 가능한 거래(pending)와 실행 불가능한 거래(queue)로 나뉘며, 실행 가능한 거래는 더 높은 우선순위를 가지며 블록에 포함되어 처리된다. 새로 거래 풀에 들어온 거래는 모두 실행 불가능한 거래이며, 이후 조건을 충족하면 실행 가능하게 된다. 실행 가능한 거래와 실행 불가능한 거래는 각각 pending 컨테이너와 queue 컨테이너에 기록된다.

또한 거래 풀은 local 거래 목록도 유지한다. local 거래는 여러 가지 장점이 있는데, 우선순위가 높고 거래량 제한의 영향을 받지 않으며, 노드 재시작 시 즉시 거래 풀에 다시 로드될 수 있다. local 거래의 로컬 영속 저장은 저널(journal)을 통해 구현되며(노드 재시작 시 재로드됨), 이는 미완료된 로컬 거래를 잃지 않도록 하기 위한 것이며, 정기적으로 업데이트된다.

거래가 큐에 들어가기 전에 합법성 검사를 수행하며, 이는 DOS 공격 방지, 음수 거래 방지, 거래 가스 상한선 등 다양한 유형의 검사가 포함된다. 거래 풀의 간단한 구성은 queue + pending(두 개가 전체 거래를 구성함)으로 볼 수 있으며, 합법성 검사를 완료한 후 추가적인 검사를 진행한다. 예를 들어 거래 큐가 상한에 도달했는지 확인하고, remote 거래(즉, non-local 거래)가 거래 풀에서 가장 낮은 가격인지 판단한 후, 거래 풀 내 가장 낮은 가격의 거래와 교체한다. 실행 가능한 거래를 교체할 경우, 기본적으로 기존 대기 중인 거래보다 수수료를 10% 이상 올린 거래만 허용되며, 교체 후에는 실행 불가능한 거래로 저장된다. 또한 거래 풀 유지 과정에서 무효하거나 상한을 초과한 거래는 삭제하며, 조건을 충족하는 거래는 교체한다.

합의 메커니즘

이더리움 초기의 합의 이론은 난이도 값 기반의 해시 계산 방식에 기반했다. 즉, 블록의 해시 값을 계산하여 목표 난이도 조건을 만족해야만 해당 블록이 합법이었다. 현재 이더리움의 합의 알고리즘은 PoW에서 PoS로 전환되었기 때문에, 마이닝 관련 이론은 더 이상 설명하지 않는다. 여기서는 PoS 알고리즘을 간략히 설명하겠다. 이더리움은 2022년 9월 비콘체인 통합을 통해 PoS 알고리즘을 완성하였으며, 구체적으로 PoS 기반의 이더리움은 각 블록 생성 시간을 안정적으로 12초로 유지한다. 사용자는 자신의 이더를 스테이킹하여 검증자(validator)가 될 권리를 얻고, 이후 스테이킹 참여자들 중에서 무작위로 선택하여 검증자 그룹을 구성한다. 매 라운드 주기에는 32개의 슬롯(slot)이 포함되며, 각 슬롯에서 검증자를 선출하여 그 중 한 명을 제안자(proposer)로 지정하고, 제안자는 블록을 생성한다. 해당 슬롯의 나머지 검증자들은 위원회로 구성되어 제안자의 블록 합법성을 검증하며, 동시에 이전 라운드 주기의 블록 합법성에 대해 판결한다. PoS 알고리즘은 블록 생성 속도를 현저히 안정화하고 향상시키며, 계산 자원 낭비를 크게 줄였다.

서명 알고리즘

이더리움은 비트코인의 서명 알고리즘 표준을 따르며, 동일하게 secp256k1 곡선을 사용하고, 구체적인 서명 알고리즘은 ECDSA이다. 즉, 서명은 원본 메시지의 해시 값을 기반으로 계산되며, 전체 서명 구조는 R+S+V로 간단히 볼 수 있다. 매 계산 시 난수(random number)가 도입되며, R+S는 ECDSA의 원시 출력값이다. 마지막 필드 V는 복구 필드(recovery field)라 하며, 내용과 서명으로부터 공개키를 성공적으로 복구하기 위해 필요한 탐색 횟수를 나타낸다. 왜냐하면 R 값으로 타원 곡선에서 조건에 맞는 좌표점을 찾을 때 여러 개가 있을 수 있기 때문이다.

전체 과정을 간단히 정리하면 다음과 같다: 거래 데이터와 서명자 관련 정보를 RLP 인코딩한 후 해시화하고, 이를 비밀키와 함께 ECDSA로 서명하면 최종 서명을 얻는다. ECDSA에서 사용되는 곡선은 바로 secp256k1 타원 곡선이다. 마지막으로 서명 데이터와 거래 데이터를 결합하면 서명된 거래 데이터를 만들 수 있으며, 이를 브로드캐스트할 수 있다.

이더리움의 데이터 구조는 전통적인 블록체인 기술에만 의존하지 않고, 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 검증하기 위해 머클 패트리샤 트리(Merkle Patricia Tree, MPT), 즉 머클 압축 접두사 트리를 도입하였다. MPT는 머클 트리의 암호화 해시 기능과 패트리샤 트리의 키 경로 압축 특성을 결합하여, 데이터 무결성을 보장하면서도 빠른 조회를 지원하는 솔루션을 제공한다.

머클 압축 접두사 트리

이더리움에서 MPT는 모든 상태 및 거래 데이터를 저장하여, 어떤 데이터의 변경이라도 트리의 루트 해시에 반영되도록 한다. 즉, 루트 해시를 검증함으로써 전체 데이터베이스를 확인하지 않고도 데이터의 무결성과 정확성을 입증할 수 있다. MPT는 리프 노드, 확장 노드, 분기 노드, 공백 노드의 네 가지 유형의 노드로 구성되며, 이들은 동적 데이터 변화에 적응할 수 있는 트리를 형성한다. 데이터가 업데이트될 때마다 MPT는 노드의 추가, 삭제, 수정을 통해 변경사항을 반영하며 동시에 트리의 루트 해시 값을 갱신한다. 각 노드는 해시 함수로 암호화되기 때문에, 데이터에 대한 사소한 변경이라도 루트 해시에 큰 변화를 일으켜 데이터의 보안성과 일관성을 보장한다. 또한 MPT 설계는 '라이트 클라이언트' 검증을 지원하여, 노드가 트리의 루트 해시와 필요한 경로 노드만 저장함으로써 특정 정보의 존재 여부나 상태를 검증할 수 있게 되어, 데이터 저장 및 처리 요구를 크게 줄였다.

MPT를 통해 이더리움은 데이터의 효율적인 관리와 빠른 접근을 실현할 뿐 아니라, 네트워크의 보안성과 탈중앙화 특성을 보장하며 전체 이더리움 네트워크의 운영과 발전을 뒷받침한다.

스테이트 머신(State Machine)

이더리움의 핵심 아키텍처는 상태 머신 개념을 통합하고 있으며, 여기서 이더리움 가상 머신(EVM)은 모든 스마트 컨트랙트 코드를 실행하는 런타임 환경이며, 이더리움 자체는 글로벌하게 공유되는 상태 전이 시스템으로 간주할 수 있다. 각 블록의 실행은 하나의 상태 전이 과정으로 볼 수 있으며, 하나의 글로벌 공유 상태에서 다른 상태로 전이된다. 이 설계는 이더리움 네트워크의 일관성과 탈중앙화 특성을 보장할 뿐 아니라, 스마트 컨트랙트 실행 결과가 예측 가능하고 불변하도록 만든다.

이더리움에서 상태란 모든 계정의 현재 정보를 의미하며, 각 계정의 잔액, 저장 데이터, 스마트 컨트랙트 코드 등을 포함한다. 거래가 발생할 때마다 EVM은 거래 내용에 따라 상태를 계산하고 전이하며, 이 과정은 MPT를 통해 효율적이고 안전하게 기록된다. 각 상태 전이는 계정 데이터를 변경할 뿐 아니라 MPT의 업데이트를 유도하며, 트리의 루트 해시 값 변화에 반영된다.

EVM과 MPT 사이의 관계는 매우 중요하다. 왜냐하면 MPT는 이더리움 상태 전이에 대한 데이터 무결성을 보장하기 때문이다. EVM이 거래를 실행하여 계정 상태를 변경할 때, 관련된 MPT 노드가 업데이트되어 이러한 변경을 반영한다. MPT의 모든 노드는 해시로 연결되기 때문에, 상태에 대한 어떤 변경이라도 루트 해시의 변화를 일으키며, 이 새로운 루트 해시는 이후 새 블록에 포함되어 전체 이더리움 상태의 일관성과 보안성을 보장한다. 다음으로 EVM 가상 머신에 대해 설명하겠다.

EVM

EVM 가상 머신은 이더리움이 스마트 컨트랙트를 기반으로 상태 전이를 구현하는 근본적인 요소이며, EVM 덕분에 이더리움은 진정한 의미에서 '월드 컴퓨터'로 상상될 수 있다. EVM 가상 머신은 튜링 완전(turing-complete)이며, 이는 이더리움 상의 스마트 컨트랙트가 임의의 복잡한 논리 연산을 수행할 수 있음을 의미한다. 또한 가스 메커니즘의 도입은 컨트랙트 내 무한 루프를 방지하여 네트워크의 안정성과 보안성을 보장한다. 좀 더 심층적인 기술적 관점에서 보면, EVM은 스택 기반의 가상 머신이며, 이더리움 전용 바이트코드를 사용하여 스마트 컨트랙트를 실행한다. 개발자는 일반적으로 Solidity 같은 고급 언어를 사용해 스마트 컨트랙트를 작성한 후, 이를 EVM이 이해할 수 있는 바이트코드로 컴파일하여 EVM이 실행 및 호출할 수 있도록 한다. EVM은 이더리움 블록체인 혁신 능력의 핵심이며, 스마트 컨트랙트의 실행을 지원할 뿐 아니라 탈중앙화 애플리케이션(DApp) 개발에 견고한 기반을 제공한다. EVM을 통해 이더리움은 탈중앙화되고 안전하며 개방된 디지털 미래를 만들어가고 있다.

역사 회고

그림 1 이더리움 역사 회고

이더리움이 직면한 과제

보안성

스마트 컨트랙트는 이더리움 블록체인 상에서 실행되는 컴퓨터 프로그램이다. 개발자가 대출 애플리케이션, 탈중앙화 거래소, 보험, 2차 펀딩, 소셜 네트워크, NFT 등 다양한 애플리케이션을 생성하고 배포할 수 있도록 한다. 스마트 컨트랙트의 보안성은 이러한 애플리케이션에 매우 중요하다. 이 애플리케이션들은 직접 암호화폐를 처리하고 관리하므로, 스마트 컨트랙트의 취약점이나 악성 공격은 자금 안전에 직접적인 위협이 되며, 심각한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 예를 들어 2024년 2월 26일 DeFi 대출 프로토콜 Blueberry Protocol은 스마트 컨트랙트의 논리적 결함으로 인해 공격을 받아 약 140만 달러의 손실을 입었다.

스마트 컨트랙트의 취약점은 다양하며, 부적절한 비즈니스 로직(Business Logic), 접근 권한 제어 실패, 데이터 검증 부족, 재진입 공격, 그리고 서비스 거부(DOS, Denial of Service) 공격 등 여러 면을 포함한다. 이러한 취약점은 컨트랙트 실행에 문제가 발생하게 하고, 스마트 컨트랙트의 정상 작동에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어 DOS 공격은 공격자가 다수의 거래를 보내 네트워크 자원을 소모함으로써 정상 사용자의 거래가 제때 처리되지 않도록 하여 사용자 경험을 저하시킨다. 또한 이로 인해 거래 가스 비용이 상승하게 된다. 네트워크 자원이 부족한 상황에서 사용자는 거래를 우선 처리받기 위해 더 높은 수수료를 지불해야 하기 때문이다.

이 외에도 이더리움 사용자는 투자 위험에 직면하며, 자금 안전이 위협받을 수 있다. 예를 들어 '쓰레기 코인(junk coin)'은 거의 가치가 없거나 장기적인 성장 가능성 없는 암호화폐를 묘사하는 표현이다. 쓰레기 코인은 종종 사기 도구로 이용되거나, 가격 조작을 위한 '펌프 앤 덤프(pump and dump)' 전략에 사용된다. 쓰레기 코인은 투자 위험이 매우 높아 중대한 재정적 손실을 초래할 수 있다. 낮은 가격과 시가총액으로 인해操纵 및 변동성이 극히 쉽게 일어난다. 이 코인은 펌프 앤 덤프 계획과 '허니팟(honey pot) 사기', 즉 허위 프로젝트를 이용해 투자자를 유인하고 자금을 훔치는 데 자주 사용된다. 또 다른 일반적인 쓰레기 코인 위험은 '러그풀(Rug Pull)'인데, 창시자가 프로젝트에서 갑자기 모든 유동성을 제거하여 토큰 가치를 폭락시키는 것이다. 이러한 사기 행위는 허위 파트너십과 추천을 통해 마케팅되며, 토큰 가격이 상승하면 사기꾼은 자신의 토큰을 매도하여 이익을 얻고 사라져 버리며, 투자자에게는 가치 없는 토큰만 남긴다. 또한 쓰레기 코인에 투자하는 것은 실질적인 활용과 성장 가능성을 가진 정당한 암호화폐에 대한 관심과 자원을 분산시킨다.

쓰레기 코인 외에도 에어드랍 코인(airdrop coin)과 피라미드 사기 코인(传销币) 역시 빠른 수익 창출 수단으로 여겨진다. 전문 지식과 경험 부족한 사용자에게는 이를 정당한 암호화폐와 구분하는 것이 특히 어렵다.

효율성

이더리움의 효율성을 평가하는 두 가지 직접적인 지표는 거래 속도와 가스 비용이다. 거래 속도란 이더리움 네트워크가 단위 시간 내에 처리할 수 있는 거래 수를 의미한다. 이 지표는 이더리움 네트워크의 처리 능력을 직접 반영하며, 속도가 빠를수록 효율성이 높다고 볼 수 있다. 이더리움의 각 거래는 마이너의 검증 작업에 대한 보상을 위해 일정한 가스 비용을 지불해야 한다. 가스 비용이 낮을수록 이더리움의 효율성이 높다고 볼 수 있다.

거래 속도 저하는 가스 비용 상승을 유발한다. 일반적으로 거래 처리 속도가 느려지면 블록 공간이 제한적이기 때문에 다음 블록에 포함되려는 거래들의 경쟁이 치열해진다. 경쟁에서 우위를 점하기 위해 거래자들은 일반적으로 가스 비용을 올리는 경향이 있는데, 마이너들이 거래 검증 시 가스 비용이 높은 거래를 우선적으로 선택하기 때문이다. 이렇게 높아진 가스 비용은 사용자 경험을 저하시킨다.

거래는 이더리움에서의 기초 활동일 뿐이다. 이 생태계에서는 사용자가 대출, 스테이킹, 투자, 보험 등의 다양한 활동을 할 수 있으며, 이는 특정 DApp을 통해 완료할 수 있다. 그러나 DApp의 종류가 다양하고 전통 산업과 유사한 개인화 추천 서비스가 부족하기 때문에, 사용자는 자신에게 적합한 애플리케이션과 제품을 선택하는 데 어려움을 겪는다. 이는 사용자 만족도 저하로 이어져 전체 이더리움 생태계의 효율성에도 영향을 준다.

대출을 예로 들면, 일부 DeFi 대출 플랫폼은 자체 플랫폼의 보안과 안정성을 유지하기 위해 초과 담보 메커니즘을 사용한다. 즉, 차입자가 더 많은 자산을 담보로 제공해야 하며, 대출 기간 동안 이 자산은 차입자가 다른 활동에 사용할 수 없다. 이는 차입자의 자금 활용률을 낮추고, 시장 유동성도 감소시킨다.

이더리움에서의 기계학습 활용

RFM 모델, 생성적 적대 신경망(GAN), 결정 트리 모델, K-최근접 이웃 알고리즘(KNN), DBSCAN 군집 알고리즘 등 다양한 기계학습 모델이 이더리움에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 기계학습 모델의 이더리움 적용은 거래 처리 효율성 최적화, 스마트 컨트랙트 보안성 향상, 사용자 분류를 통한 맞춤형 서비스 제공, 네트워크 안정적 운영 유지 등에 기여할 수 있다.

알고리즘 소개

기계학습 알고리즘은 데이터를 분석하고, 데이터 내 패턴을 학습하며, 이를 기반으로 예측이나 의사결정을 내리는 일련의 지시나 규칙이다. 인간이 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 제공된 데이터로부터 자동으로 학습하고 개선할 수 있다. RFM 모델, 생성적 적대 신경망(GAN), 결정 트리 모델, K-최근접 이웃 알고리즘(KNN), DBSCAN 군집 알고리즘 등 기계학습 모델은 이더리움에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 모델의 이더리움 적용은 거래 처리 효율성 최적화, 스마트 컨트랙트 보안성 향상, 사용자 분류를 통한 맞춤형 서비스 제공, 네트워크 안정적 운영 유지에 기여할 수 있다.

베이지안 분류기

베이지안 분류기는 다양한 통계적 분류 방법 중에서 분류 오류 확률을 최소화하거나 특정 비용 체계 하에서 평균 위험을 최소화하는 것을 목표로 하는 효율적인 분류기이다. 그 설계 철학은 베이즈 정리에 깊이 뿌리를 두고 있어, 특정 특징이 주어졌을 때 객체가 특정 클래스에 속할 확률을 계산하고, 사후 확률을 계산함으로써 의사결정을 할 수 있다. 구체적으로 베이지안 분류기는 먼저 객체의 사전 확률을 고려한 후, 베이즈 공식을 적용하여 관측 데이터를 종합적으로 고려함으로써 객체 분류에 대한 믿음을 업데이트한다. 가능한 모든 분류 중에서 베이지안 분류기는 사후 확률이 가장 높은 클래스를 선택하여 객체를 해당 클래스에 포함시킨다. 이 방법의 핵심 장점은 불확실성과 불완전 정보를 자연스럽게 처리할 수 있다는 점으로, 광범위한 응용 분야에 적용 가능한 강력하고 유연한 도구가 된다.

그림 2에서 보듯이, 지도 기계학습에서는 데이터와 베이즈 정리를 기반으로 한 확률 모델을 활용하여 분류 결정을 내린다. 가능도와 클래스, 특징의 사전 확률을 활용하여, 베이지안 분류기는 데이터 포인트가 각 클래스에 속할 사후 확률을 계산하고, 사후 확률이 가장 높은 클래스에 데이터 포인트를 할당한다. 오른쪽 산점도에서 분류기는 서로 다른 색의 점들을 가장 잘 나누는 곡선을 찾아 분류 오류를 최소화하려고 시도한다.

그림 2 베이지안 분류기

결정 트리

결정 트리 알고리즘은 분류 및 회귀 과제에 자주 사용되며, 계층적 판단 사고를 채택하여 알려진 데이터를 기반으로 정보 이득률이 큰 특징을 선택해 트리로 분할하고, 결정 트리를 학습시킨다. 간단히 말해, 알고리즘이 데이터로부터 자동으로 의사결정 규칙을 학습하여 변수 값을 판단할 수 있으며, 구현상 복잡한 의사결정 과정을 여러 개의 간단한 하위 의사결정 과정으로 분해할 수 있다. 이런 방식으로 각 더 간단한 의사결정 판단은 부모 의사결정 기준에서 파생되며, 트리 구조를 구성한다.

그림 3에서 볼 수 있듯이, 각 노드는 항목별 의사결정을 나타내며 특정 속성의 판단 기준을 정의하고, 분기는 의사결정의 결과를 나타낸다. 각 리프 노드는 최종 예측 결과와 클래스를 나타낸다. 알고리즘 구조상 결정 트리 모델은 직관적이며 이해하기 쉬우며 강한 해석성을 갖는다.

그림 3 결정 트리 모델

DBSCAN 알고리즘

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 노이즈가 있는 밀도 기반 공간 클러스터링 알고리즘이며, 비연결 데이터셋에 특히 효과적이다. 이 알고리즘은 임의의 형태의 클러스터를 발견할 수 있으며, 클러스터 수를 사전에 지정할 필요가 없고, 데이터셋의 이상치에 대해 좋은 강인성을 갖는다. 또한 노이즈가 있는 데이터셋에서 이상점을 효과적으로 식별할 수 있으며, 노이즈 또는 이상점은 저밀도 영역의 점으로 정의된다(그림 4 참조).

그림 4 DBSCAN 알고리즘이 노이즈 식별

KNN 알고리즘

KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘은 분류와 회귀 모두에 사용할 수 있다. 분류 문제에서는 투표 메커니즘을 통해 분류할 항목의 클래스를 결정하며, 회귀 문제에서는 k개의 가장 가까운 샘플의 평균값 또는 가중 평균값을 계산하여 예측한다.

그림 5에서 보듯이, KNN 알고리즘은 분류에서 새로운 데이터 포인트의 가장 가까운 K개 이웃을 찾아, 이 이웃들의 클래스를 기반으로 새로운 데이터 포인트의 클래스를 예측한다. K=1일 경우 새로운 데이터 포인트는 단순히 가장 가까운 이웃의 클래스에 할당된다. K>1일 경우 일반적으로 투표법을 사용하여 새로운 데이터 포인트의 클래스를 결정하며, 즉 가장 많은 이웃이 속한 클래스에 할당된다. KNN 알고리즘을 회귀 문제에 적용할 경우 기본 사상은 동일하며, 결과는 가장 가까운 K개 샘플의 출력값 평균이다.

그림 5 KNN 알고리즘의 분류 적용

생성형 인공지능

생성형 인공지능은 입력된 요구에 따라 새로운 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 음악 등)를 생성하는 AI 기술이다. 그 배경은 기계학습과 딥러닝의 발전에 있으며, 특히 자연어 처리 및 이미지 인식 분야의 응용에 기반을 둔다. 생성형 AI는 대량의 데이터에서 패턴과 연관성을 학습한 후, 이를 기반으로 전혀 새로운 출력 콘텐츠를 생성한다. 생성형 인공지능의 핵심은 모델 훈련에 있으며, 우수한 데이터를 통해 학습과 훈련을 수행해야 한다. 이 과정에서 모델은 데이터셋 내 구조, 패턴, 관계를 분석하고 이해함으로써 새로운 콘텐츠 생성 능력을 점차 향상시킨다.