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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김재훈
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수13
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블록체인과 IoT의 융합은 IoT가 당면한 많은 문제점을 해결할 수 있을 것이라 기대받고 있다. 현재 IoT 블록체인 플랫폼은 불완전하다. IOTA, IoTex로 대표되는 IoT 블록체인 플랫폼은 높은 성능이 요구되거나 분산화를 포기했다. 그 외 대표적인 블록체인 플랫폼(Ethereum, Hyperledger Fabric)은 IoT 환경에 적합하지 않다. Hyperldger Sawtooth는 유연한 모듈화와 시간을 활용하는 경쟁적 합의 알고리즘인 PoET(Proof of Elapsed Time)가 특징이다.
본 논문에서는 기존의 블록체인 플랫폼이 IoT 환경에 적합하지 않음을 밝히고 Hyperledger Sawtooth를 개선한 경량 IoT 블록체인을 제안한다. IoT 환경에서 활용할 수 있도록 ARM 호환성 확보, Docker를 이용한 이식성을 확보하였다. 제안 된 IoT Sawtooth는 라즈베리파이4와 Pine64를 통해 실증하였다. 경량화를 위해 Sawtooth의 Block 흐름을 분석하고 성능개선점 도출하였다. 블록 검증 과정 중 일부를 검증할지 결정하는 컨트롤러를 강화학습을 이용하여 두 가지 모델로 구현하였다. 첫 번째 모델은 최적의 우회주기를 결정하는 모델로 우회주기를 변경하며 최적의 값을 찾는다. 비교적 단순한 환경에 적합하며 쉽게 적용할 수 있다. 두 번째 모델은 네트워크 안전도에 따라 우회를 결정하도록 구현하였다. 네트워크 안전도와 관계된 state를 정의하고 위험메시지에 민감하게 반응할 수 있도록 설계하였다. 블록체인 공격 환경을 시뮬레이션 하여 실험한 결과 적절한 검증 비율을 유지하면서 위험 메시지 통과 비율을 크게 개선하였다.
본 논문에서는 기존의 블록체인 플랫폼이 IoT 환경에 적합하지 않음을 밝히고 Hyperledger Sawtooth를 개선한 경량 IoT 블록체인을 제안한다. IoT 환경에서 활용할 수 있도록 ARM 호환성 확보, Docker를 이용한 이식성을 확보하였다. 제안 된 IoT Sawtooth는 라즈베리파이4와 Pine64를 통해 실증하였다. 경량화를 위해 Sawtooth의 Block 흐름을 분석하고 성능개선점 도출하였다. 블록 검증 과정 중 일부를 검증할지 결정하는 컨트롤러를 강화학습을 이용하여 두 가지 모델로 구현하였다. 첫 번째 모델은 최적의 우회주기를 결정하는 모델로 우회주기를 변경하며 최적의 값을 찾는다. 비교적 단순한 환경에 적합하며 쉽게 적용할 수 있다. 두 번째 모델은 네트워크 안전도에 따라 우회를 결정하도록 구현하였다. 네트워크 안전도와 관계된 state를 정의하고 위험메시지에 민감하게 반응할 수 있도록 설계하였다. 블록체인 공격 환경을 시뮬레이션 하여 실험한 결과 적절한 검증 비율을 유지하면서 위험 메시지 통과 비율을 크게 개선하였다.
목차
제1장 서 론 1제1절 연구의 필요성 및 목적 1제2절 연구의 범위 및 구성 2제2장 관련 연구 3제1절 블록체인 31 블록체인 구조 32 블록체인 구성요소 43 오라클 문제 7제2절 Ethereum 91 Ethereum 92 Ethereum 2.0 11제3절 Hyperledger Fabric 13제4절 IOTA 16제5절 IoT 블록체인 연구 20제6절 강화학습 21제3장 Hyperledger Sawtooth 24제1절 Hyperledger Sawtooth 24제2절 PoET(Proof of time elapsed) 29제4장 IoT Sawtooth 31제1절 IoT Blockchain 필요요소 31제2절 Sawtooth 호환성 확보 33제3절 Sawtooth 이식성 확보 39제4절 검증 컨트롤러 설계 411 Sawtooth 지연구간 412 네트워크 안전도에 따른 검증 컨트롤러 설계 443 검증 컨트롤러 ? 우회 주기 조절 모델 45(1) 상태(State) 45(2) 보상(Reward) 45(3) 액션(Action) 47(4) 강화학습 모델 구현 47(5) 실험 결과 484 검증 컨트롤러 ? 다이나믹 모델 50(1) 상태(State) 50(2) 보상(Reward) 52(3) 액션(Action) 55(4) 강화학습 모델 구현 55(5) 실험 결과 55제5장 결론 58참고문헌 59Abstract 62
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