딥러닝으로 비트코인 확장성의 한계를 극복하다: UTXO 기반 블록체인의 혁신적인 효율화

본 기사는 머신러닝을 활용하여 UTXO 기반 블록체인의 확장성 문제를 해결한 새로운 연구에 대해 소개합니다. 기존 방식의 한계를 극복하는 혁신적인 접근법과 그 기대 효과를 상세히 다룹니다.

급증하는 거래량에 압도당하는 비트코인

비트코인과 같은 UTXO(Unspent Transaction Output) 기반 블록체인은 암호화폐 시장의 핵심이지만, 급증하는 거래량에 따라 확장성의 한계에 직면하고 있습니다. 기존의 UTXO 샤딩 방식은 트랜잭션의 부모-자식 관계 때문에 상당한 통신 오버헤드를 발생시켜 처리 속도를 크게 저하시켰습니다. 부모 UTXO를 찾는 데 드는 시간과 자원이 늘어남에 따라, 블록체인의 확장성은 심각한 병목 현상을 겪게 되었습니다.

머신러닝, 난제 해결의 실마리가 되다

Hamid Attar, Luigi Lunardon, Alessio Pagani 세 연구원이 발표한 논문 "Contrastive Learning for Efficient Transaction Validation in UTXO-based Blockchains"는 이러한 문제에 대한 혁신적인 해결책을 제시합니다. 그들은 머신러닝(ML)을 활용하여 UTXO 샤딩과 트랜잭션 라우팅을 최적화하는 시스템을 개발했습니다. 이 시스템의 핵심은 대조 학습(Contrastive Learning) 과 비지도 학습(Unsupervised Learning) 을 결합하여 트랜잭션 출력을 위한 임베딩 공간을 생성하는 것입니다. 이 임베딩을 통해 모델은 지출 관계에 따라 트랜잭션 출력을 그룹화하여 트랜잭션을 효율적으로 올바른 검증 마이크로서비스로 라우팅할 수 있습니다.

트리플렛 손실과 온라인 준-하드 네거티브 마이닝

모델은 트리플렛 손실(Triplet Loss)과 온라인 준-하드 네거티브 마이닝(Online Semi-hard Negative Mining) 기법을 사용하여 기존 트랜잭션 데이터를 학습합니다. 이를 통해 부모-자식 지출 패턴이 모델의 파라미터에 직접적으로 반영되어, 비용이 많이 드는 실시간 부모 트랜잭션 조회가 필요 없게 됩니다. 결과적으로, 샤드 간 통신 오버헤드가 크게 감소하여 처리량과 확장성이 향상됩니다.

새로운 시대를 여는 혁신

이 연구는 UTXO 기반 블록체인의 확장성 문제에 대한 새로운 해결책을 제시하며, 비트코인을 포함한 다양한 블록체인 기술의 발전에 중요한 전환점을 마련할 것으로 기대됩니다. 머신러닝 기술을 통해 블록체인의 효율성을 획기적으로 높임으로써, 암호화폐 시장의 성장과 발전에 큰 기여를 할 것으로 예상됩니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전하고 실제 블록체인 시스템에 적용될지 주목할 필요가 있습니다. 📊🚀