KR-20260061387-A - Optimal Blockchain Network Recommendation System Based on Transaction Attribute Analysis

Abstract

본 발명은 트랜잭션 속성 분석 기반의 최적 블록체인 네트워크 추천 시스템에 관한 것으로서, 트랜잭션 수신부, 속성 추출 모듈, 네트워크 프로파일 데이터베이스 및 매칭 엔진을 포함한다. 속성 추출 모듈은 트랜잭션의 페이로드 데이터를 정적 분석하여 최종성 요구 유형, 병렬 처리 적합도, 처리량 요구치 및 순차 의존성 깊이를 포함하는 트랜잭션 속성 파라미터를 추출한다. 매칭 엔진은 추출된 파라미터에 기초하여, 확정 기준이 물리적 절대 시각인 트랜잭션에는 물리적 연산 기반 시간 증명(PoH) 합의 알고리즘을 사용하는 네트워크를, 병렬 처리 적합도가 높고 순차 의존성이 낮은 트랜잭션에는 낙관적 병렬 실행(Block-STM) 합의 알고리즘을 사용하는 네트워크를 우선 추천하도록 구성된다. 두조건이 동시에 충족되는 경우 처리량 요구치를 기준으로 자동 선택하며, 두 조건이 모두 미충족인 경우 BFT 계열 네트워크를 폴백으로 추천한다.

Inventors

• 안범주

Assignees

• 안범주

Dates

Publication Date

20260506

Application Date

20260416

Claims (1)

1. 트랜잭션 속성 분석 기반의 최적 블록체인 네트워크 추천 시스템에 있어서, 실행 요청된 트랜잭션의 페이로드 데이터를 수신하는 트랜잭션 수신부; 상기 수신된 페이로드 데이터를 분석하여 복수의 트랜잭션 속성 파라미터를 추출하는 속성 추출 모듈; 복수의 블록체인 네트워크 각각의 합의 알고리즘 유형을 포함하는 네트워크 프로파일이 저장된 네트워크 프로파일 데이터베이스; 및 상기 트랜잭션 속성 파라미터에 기초하여 최적의 합의 알고리즘을 매칭하고, 상기 매칭된 합의 알고리즘을 사용하는 블록체인 네트워크를 추천하는 매칭 엔진을 포함하는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 추천 시스템.

Description

트랜잭션 속성 분석 기반의 최적 블록체인 네트워크 추천 시스템{Optimal Blockchain Network Recommendation System Based on Transaction Attribute Analysis} 본 발명은 블록체인 네트워크 추천 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 실행 요청된 트랜잭션의 페이로드 데이터를 정적 분석하여 복수의 트랜잭션 속성 파라미터를 추출하고, 상기 트랜잭션 속성 파라미터를 네트워크 프로파일 데이터베이스에 저장된 각 블록체인 네트워크의 합의 알고리즘 유형과 비교 매칭함으로써, 트랜잭션의 최종성 요구, 병렬 처리 적합도, 처리량 및 순차 의존성 특성에 최적화된 블록체인 네트워크를 자동으로 추천하는 시스템에 관한 것이다. 블록체인 기술은 탈중앙화된 분산 원장 시스템으로서, 금융, 공급망, 법률 계약, 디지털 자산 관리 등 다양한 산업 분야에 폭넓게 적용되고 있다. 현재 운영 중인 공개 블록체인 네트워크는 이더리움(Ethereum), 솔라나(Solana), 앱토스(Aptos), 폴리곤(Polygon), 아발란체(Avalanche) 등 수십 종에 달하며, 각 네트워크는 서로 상이한 합의 알고리즘 방식, 블록 최종성 시간, 트랜잭션 처리 속도 및 스마트 컨트랙트 실행 환경을 채용하고 있다. 그러나 현실에서 스마트 컨트랙트 개발자 또는 서비스 운영자가 특정 트랜잭션 처리 요건에 부합하는 블록체인 네트워크를 선택하는 과정은 전문적인 기술 지식을 전제로 하는 고난도 의사결정이다. 예를 들어, 법률 계약의 타임스탬프 증명을 요구하는 트랜잭션은 물리적 절대 시각 기반의 시간 증명이 가능한 합의 알고리즘을 채용한 네트워크에 배포되어야 하는 반면, 대규모 금융 결제 트랜잭션 배치는 낙관적 병렬 실행 방식의 합의 알고리즘을 통해 높은 처리량을 보장하는 네트워크가 적합하다. 이러한 기술적 적합성 판단을 개발자가 수작업으로 수행하는 현행 방식은 판단 오류, 비효율, 및 최적이 아닌 네트워크 선택으로 인한 성능 저하 및 비용 증가 문제를 야기한다. 종래 기술로서 복수의 블록체인 네트워크 간 크로스체인 트랜잭션 라우팅 시스템이 일부 제안된 바 있다. 그러나 이러한 종래 시스템들은 대부분 트랜잭션이 처리할 데이터가 어느 블록체인에 저장되어 있는가를 기준으로 라우팅을 결정하는 데이터 파티션 규칙 기반의 접근 방식을 취하거나, 원자적 크로스체인 스왑을 위한 프로토콜 연동에 초점을 맞추고 있다. 이러한 종래 기술은 트랜잭션 자체의 실행 특성-특히 최종성 요구 유형, 병렬 처리 적합도, 및 순차 의존성 깊이-을 분석하여 합의 알고리즘의 기술적 특성과 매핑하는 기능을 제공하지 않는다. 특히, 솔라나 네트워크가 채용하는 물리적 연산 기반 시간 증명(Proof of History, PoH) 합의 알고리즘은 노드 자체의 순차적 해시 연산에 의해 타임스탬프를 생성하는 방식으로서, 트랜잭션의 절대적 발생 순서를 외부 오라클 없이 암호학적으로 증명할 수 있는 구조적 특성을 갖는다. 반면 앱토스 네트워크가 채용하는 낙관적 병렬 실행(Block-STM) 합의 알고리즘은 복수의 트랜잭션을 병렬로 실행하되 상태 충돌이 감지된 경우에 한하여 해당 트랜잭션만을 재실행하는 방식으로서, 트랜잭션 간 상태 의존성이 낮은 대규모 배치 처리에 최적화되어 있다. 이 두 합의 알고리즘은 근본적으로 상이한 실행 패러다임을 가지며, 트랜잭션의 특성에 따라 어느 알고리즘이 적합한지가 명확히 구분된다. 그럼에도 불구하고, 트랜잭션 속성으로부터 이러한 합의 알고리즘 유형 적합성을 자동으로 매칭하는 시스템은 종래 기술에 존재하지 않는다. 따라서, 트랜잭션의 실행 특성을 자동으로 분석하고 이를 각 블록체인 네트워크의 합의 알고리즘 기술적 특성과 정밀하게 매핑하여, 최적의 네트워크를 자동으로 추천하는 지능형 시스템의 개발이 강하게 요구되고 있다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 트랜잭션 속성 분석 기반의 최적 블록체인 네트워크 추천 시스템의 전체 구성 블록도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 트랜잭션 수신부(100)의 상세 블록도로서, 입력 유형 판별부(110), 바이너리 파싱 서브모듈(120), ABI 디코딩 서브모듈(130) 및 AST 파싱 서브모듈(140)의 구성을 도시한다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 속성 추출 모듈(200)의 상세 블록도로서, 정적 분석부(210), 최종성 요구 유형 추출부(220), 병렬 처리 적합도 추출부(230), 처리량 요구치 추출부(240), 순차 의존성 깊이 추출부(250) 및 파라미터 충돌 감지부(260)의 구성을 도시한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 최종성 요구 유형 추출부(220)의 동작 흐름도로서, 절대 시점 확정형, 상대 순서 확정형 및 지연 확정 허용형의 3분류 결정 로직을 도시한다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 병렬 처리 적합도 추출부(230)의 동작 흐름도로서, 읽기 집합 및 쓰기 집합 정적 분석에 의한 상태 충돌 예상 빈도 산출 과정을 도시한다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 순차 의존성 깊이 추출부(250)의 동작 흐름도로서, 외부 컨트랙트 호출 체인 깊이, 선행 트랜잭션 출력 상태 참조 수 및 런타임 조건 분기 수의 3종 서브파라미터 가중 합산 과정을 도시한다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 파라미터 충돌 감지부(260)의 동작 흐름도로서, 파라미터 충돌 상태에서의 우선순위 결정 로직을 도시한다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 프로파일 데이터베이스(300)의 데이터 구조도로서, 각 블록체인 네트워크의 레코드 구성 항목을 도시한다. 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 프로파일 데이터베이스(300)의 실시간 갱신 아키텍처로서, 네트워크 모니터링 에이전트(310), 성능 평활화 필터(320) 및 장애 격리 모듈(330)의 연결 구조를 도시한다. 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 매칭 엔진(400)의 전체 결정 흐름도로서, PoH 추천 조건, Block-STM 추천 조건, 동시 충족 처리 및 BFT 폴백의 4단계 결정 구조를 도시한다. 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 PoH 추천 로직의 상세 흐름도로서, 타임스탬프 생성 방식 3조건 검증 및 블록 최종성 시간 기준 최우선 추천 결정 과정을 도시한다. 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 Block-STM 추천 로직의 상세 흐름도로서, 재실행 오버헤드 상한 검증 및 순차 의존성 초과 시 강제 배제 로직을 도시한다. 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 가스비 예측 서브모듈(340)의 통합 구조도로서, 가스비 예측 결과와 합의 알고리즘 적합도 점수의 결합에 의한 통합 적합도 점수 산출 과정을 도시한다. 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 성능 열화 예측 기반 동적 재매칭의 흐름도이다. 도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수 트랜잭션 배치 최적화의 흐름도로서, 비용-편익 함수에 의한 배치 처리 및 개별 처리 선택 결정 과정을 도시한다. 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 하드웨어 가속 장치 연결 구조도로서, 블록체인 네트워크 추천 시스템으로부터 합의 연산 가속 장치로의 합의 알고리즘 유형 코드 전달 구조를 도시한다. 이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명은 본 발명의 하나의 바람직한 예시에 불과하므로 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 변경 적용될 수 있다. 또한, 이하에서 설명하는 각 구성 요소의 명칭은 당업계에서 다른 명칭으로 호칭될 수도 있다. 1. 시스템 전체 구성 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 트랜잭션 속성 분석 기반의 최적 블록체인 네트워크 추천 시스템(10)은 트랜잭션 수신부(100), 속성 추출 모듈(200), 네트워크 프로파일 데이터베이스(300), 매칭 엔진(400) 및 추천 결과 출력부(500)를 포함하여 구성된다. 상기 시스템(10)은 하나 이상의 프로세서, 메모리, 및 네트워크 인터페이스를 포함하는 컴퓨팅 장치 또는 클라우드 기반 서비스 환경에서 구현될 수 있으며, 상기 각 구성 요소는 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 상기 트랜잭션 수신부(100)는 외부로부터 실행 요청된 트랜잭션의 페이로드 데이터를 수신하여 정규화하는 기능을 담당하며, 속성 추출 모듈(200)로 정규화된 실행 명령 구조를 전달한다. 상기 속성 추출 모듈(200)은 수신된 페이로드 데이터에 대한 정적 분석을 수행하여 복수의 트랜잭션 속성 파라미터를 추출하고, 이를 매칭 엔진(400)에 제공한다. 상기 네트워크 프로파일 데이터베이스(300)는 복수의 블록체인 네트워크 각각의 합의 알고리즘 유형, 타임스탬프 생성 방식, 블록 최종성 시간, 실측 처리량 및 병렬 실행 지원 방식을 포함하는 네트워크 프로파일을 레코드 단위로 저장하며, 실시간으로 갱신된다. 상기 매칭 엔진(400)은 속성 추출 모듈(200)로부터 수신한 트랜잭션 속성 파라미터와 네트워크 프로파일 데이터베이스(300)에 저장된 네트워크 프로파일을 비교 연산하여 최적의 합의 알고리즘 유형을 결정하고, 해당 합의 알고리즘을 채용하는 블록체인 네트워크를 추천한다. 상기 추천 결과 출력부(500)는 매칭 엔진(400)이 결정한 최적 네트워크의 식별자 및 합의 알고리즘 유형 코드를 외부 시스템 또는 사용자에게 출력한다. 2. 트랜잭션 수신부(100) 도 2를 참조하면, 트랜잭션 수신부(100)는 입력 유형 판별부(110), 바이너리 파싱 서브모듈(120), ABI 디코딩 서브모듈(130) 및 AST 파싱 서브모듈(140)을 포함한다. 입력 유형 판별부(110)는 외부로부터 수신되는 트랜잭션 페이로드의 데이터 형식을 자동으로 판별하여, 해당 형식에 대응하는 서브모듈로 페이로드를 분기하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 입력 유형 판별부(110)는 페이로드의 매직 바이트(magic byte), 파일 헤더, 또는 전송 메타데이터를 검사하여 바이너리 형식, ABI 인코딩 형식, 또는 소스코드 형식 중 어느 하나를 결정한다. 이와 같은 자동 형식 판별 기능은 다양한 개발 환경 및 배포 도구에서 생성되는 이질적인 트랜잭션 페이로드를 단일 시스템이 통