Blockchain and Machine Learning For Predictive Analytics in Supply Chain 리뷰

한줄 요약문

블록체인 기술로 데이터의 신뢰성과 무결성을 확보하고, 이렇게 검증된 데이터를 머신러닝의 예측 분석 모델에 활용하여 공급망 관리의 정확도와 효율성을 높이는 개념적 프레임워크를 제안한다.

논문 요약

논문 제목: Blockchain and Machine Learning For Predictive Analytics in Supply Chain
저자: M. Nafil 외
게재 학술지: 2022 2nd International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET)
발행 연도: 2022
핵심 요약: 공급망 관리의 예측 분석 정확도를 높이기 위해 블록체인과 머신러닝을 결합하는 아키텍처를 제시했다. 블록체인을 통해 공급망 참여자들이 공유하는 데이터의 위변조를 방지하고 신뢰도를 높이며, 이 신뢰도 높은 데이터를 머신러닝 모델의 입력값으로 사용하여 수요 예측 등의 성능을 근본적으로 개선하는 개념을 논의했다.

연구 배경

이 연구는 공급망 관리(Supply Chain Management, SCM)가 가진 고질적인 문제, 즉 ‘데이터 신뢰성’의 부재를 해결하려는 시도에서 시작되었다. 전통적인 공급망은 제조사, 물류업체, 유통업체, 소매업체 등 여러 독립적인 참여자로 구성되어 있어, 각 단계에서 데이터가 파편화되거나 왜곡되기 쉽다. 예를 들어, 소매업체의 판매 데이터가 유통업체와 제조사에 부정확하게 전달되면, 수요 예측이 빗나가 과잉 재고나 품절 사태로 이어지는 **채찍 효과(Bullwhip Effect)**가 발생한다.

이러한 문제를 해결하기 위해 **머신러닝(Machine Learning, ML)**을 활용한 **예측 분석(Predictive Analytics)**이 도입되었지만, 근본적인 한계에 부딪혔다. 바로 ‘Garbage In, Garbage Out (쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다)’ 원칙이다. 머신러닝 모델에 입력되는 데이터 자체가 부정확하거나 신뢰할 수 없다면, 아무리 정교한 알고리즘이라도 정확한 예측을 내놓을 수 없다.

이 지점에서 블록체인(Blockchain) 기술이 Key Point로 등장한다. 블록체인은 참여자들이 공유하는 데이터를 위변조 불가능한 분산 원장에 기록함으로써 **데이터 무결성(Data Integrity)**을 보장하는 역할을 한다. 이 연구는 블록체인으로 ‘신뢰할 수 있는 데이터’를 확보하고, 이를 머신러닝 모델의 ‘깨끗한 연료’로 사용하여 예측 분석의 성능을 극대화할 수 있다는 새로운 패러다임을 제시하며, 이것이 왜 필요한지를 설명한다.

해결하려는 문제

데이터의 불신과 불투명성으로 인해 발생하는 공급망 예측 분석의 부정확성 문제를 해결하고자 한다.

공급망의 각 참여자들은 자신의 이익을 위해 데이터를 지연시켜 공유하거나, 일부만 공개하거나, 심지어 조작하기도 한다. 이러한 ‘신뢰할 수 없는 데이터’는 머신러닝 기반의 수요 예측, 재고 관리, 물류 최적화 모델의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인이 된다. 이 연구는 특정 참여자의 이익을 위해 데이터가 왜곡되는 것을 원천적으로 차단하고, 모든 참여자가 동일한 ‘단일 진실 공급원(Single Source of Truth)’을 공유하게 함으로써 예측 분석의 근본적인 신뢰도를 높이는 방법을 찾고자 했다.

연구 모형

공급망의 주요 이벤트를 블록체인에 기록하고, 이 온체인 데이터를 머신러닝 모델이 직접 참조하여 예측을 수행하는 통합 아키텍처를 설계했다.

이 연구가 제안하는 프레임워크는 개념적으로 두 개의 핵심 레이어로 구성된다.

블록체인 데이터 레이어 (Blockchain Data Layer): 공급망의 모든 중요한 활동(예: 원자재 주문, 제품 생산, 창고 입고, 소매점 배송, 최종 판매)이 발생할 때마다, 관련 정보(시간, 수량, 주체 등)가 트랜잭션 형태로 블록체인에 기록된다. 이 데이터는 한 번 기록되면 수정이나 삭제가 불가능하여 모든 참여자에게 투명하게 공유된다.
머신러닝 분석 레이어 (Machine Learning Analytics Layer): 예측 분석을 수행하는 머신러닝 모델(예: 수요 예측 모델)이 중앙 데이터베이스가 아닌, 블록체인 데이터 레이어에서 직접 데이터를 읽어온다. 신뢰성이 보장된 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행하므로, 모델의 결과 또한 높은 신뢰도를 갖게 된다.

이 모델은 블록체인이 데이터의 ‘공증인’ 역할을 하고, 머신러닝이 그 공증된 데이터를 바탕으로 ‘미래를 예측’하는 상호 보완적인 관계를 형성한다.

데이터 설명

공급망 관리의 각 단계에서 발생하는 모든 이벤트를 기록한 데이터를 분석 대상으로 삼는다.

출처: 본 연구는 개념적 프레임워크를 제안하는 논문으로, 특정 기업의 실제 데이터셋을 사용하지는 않았다. 데이터는 공급망에 참여하는 다양한 주체(제조사, 물류, 창고, 소매)로부터 발생하는 가상의 데이터를 가정한다.
온체인 여부: 이 연구 모델의 핵심은 전통적인 오프체인 공급망 데이터를 온체인 데이터로 변환하여 저장하고 활용하는 것이다. 따라서 머신러닝 모델이 분석하는 데이터는 온체인 데이터이다.
수집 방법: 제안된 시스템에서는 각 공급망 참여자가 자신의 활동(예: ‘제품 100개 출고’)을 트랜잭션으로 생성하여 프라이빗 또는 컨소시엄 블록체인 네트워크에 직접 제출(commit)한다.
데이터 변수 설명: 공급망 데이터는 물류의 흐름에 따라 다음과 같이 구조화될 수 있다.
- 주문 및 생산 단계 (Order & Production Stage)
  - 주문ID (OrderID): 각 주문을 식별하는 고유 ID.
  - 제품코드 (ProductCode): 생산된 제품의 종류.
  - 생산수량 (ProductionVolume): 생산된 제품의 수량.
  - 생산일시 (ProductionTimestamp): 생산 완료 시점.
- 운송 및 물류 단계 (Logistics & Transportation Stage)
  - 선적ID (ShipmentID): 각 운송 건을 식별하는 ID.
  - 출발지/도착지 (Origin/Destination): 물류 이동의 시작과 끝.
  - 운송수단 (ShippingMethod): 트럭, 선박, 항공 등.
  - 출발/도착일시 (Departure/ArrivalTimestamp): 실제 운송 시작 및 완료 시점.
- 판매 및 재고 단계 (Retail & Inventory Stage)
  - 판매ID (SaleID): 각 판매 거래를 식별하는 ID.
  - 판매수량 (SalesVolume): 최종 소비자에게 판매된 수량.
  - 판매일시 (SalesTimestamp): 판매 시점.
  - 현재고량 (CurrentStock): 특정 시점의 재고 수준.

데이터 분석

본 논문은 실제 데이터 분석을 수행하지 않고, 제안된 아키텍처가 어떻게 작동하며 어떤 장점을 가지는지 개념적으로 분석하고 설명했다.

연구는 제안된 ‘블록체인 + 머신러닝’ 통합 모델이 전통적인 방식에 비해 어떻게 우월한지를 시나리오 기반으로 설명한다. 예를 들어, 한 소매점에서 특정 제품의 판매 데이터가 블록체인에 실시간으로 기록된다고 가정한다. 이 정보는 즉시 제조사와 물류업체에 투명하게 공유된다. 제조사의 수요 예측 머신러닝 모델은 이 신뢰도 높은 실시간 판매 데이터를 입력받아, 기존의 부정확한 주간 보고서 데이터를 사용할 때보다 훨씬 더 정확하게 미래 수요를 예측하고 생산 계획을 최적화할 수 있다. 이처럼 분석은 정량적 수치가 아닌, 시스템의 구조적 장점을 통한 질적 개선 효과를 논증하는 방식으로 이루어졌다.

핵심 결과

블록체인 기술로 데이터의 무결성과 신뢰성을 확보하는 것은, 후속 머신러닝 분석의 정확도를 근본적으로 향상시키는 전제 조건이 됨을 이론적으로 증명했다.

이 연구의 핵심 결과물은 ‘블록체인 + 머신러닝’ 통합 프레임워크 그 자체와, 그 프레임워크가 가지는 명백한 시너지 효과이다. 연구는 두 기술의 관계를 다음과 같이 명확하게 정의했다.

블록체인은 머신러닝 모델에 ‘신뢰할 수 있는 과거와 현재’를 제공하고, 머신러닝은 그 데이터를 바탕으로 ‘신뢰할 수 있는 미래’를 예측한다.

이러한 공생 관계는 기존에 독립적으로 논의되던 두 기술을 하나의 파이프라인으로 묶어, 각각의 기술만으로는 해결할 수 없었던 ‘데이터 신뢰성’과 ‘예측 정확성’의 문제를 동시에 해결할 수 있음을 보여주었다. 이는 특정 분야를 넘어, AI와 블록체인의 결합을 고려하는 모든 산업에 적용될 수 있는 중요한 이론적 토대를 마련한 것이다.

시사점

블록체인의 진정한 가치는 암호화폐를 넘어, AI와 데이터 과학의 성능을 한 단계 끌어올리는 ‘신뢰할 수 있는 데이터 인프라’를 제공하는 데 있다.

이 논문은 블록체인 기술의 역할을 재정의한다. 많은 사람들이 블록체인을 단순히 비트코인이나 NFT와 같은 디지털 자산을 위한 기술로 이해하지만, 이 연구는 블록체인이 차세대 AI 및 데이터 과학을 위한 근본적인 데이터 인프라가 될 수 있음을 시사한다.

머신러닝과 AI 기술이 고도화될수록, 모델의 성능은 알고리즘의 우수성보다 학습 데이터의 품질에 의해 더 크게 좌우될 것이다. 이런 관점에서, 위변조가 불가능하고 모든 참여자가 투명하게 공유하는 블록체인 데이터는 AI 모델이 학습할 수 있는 가장 이상적인 ‘교과서’가 될 수 있다. 앞으로 금융, 헬스케어, 공공 서비스 등 데이터의 신뢰가 중요한 모든 분야에서, AI의 성능을 극대화하기 위해 블록체인을 데이터의 ‘진실 공급원’으로 활용하려는 시도가 확산될 것이다.

인사이트

훌륭한 AI는 훌륭한 데이터에서 시작되고, 훌륭한 데이터는 블록체인에서 시작된다.

이 논문의 핵심 철학은 AI 분석의 성공이 결국 데이터의 품질에서 비롯된다는 것이다. AI 빅데이터 마케터의 관점에서, 온체인 데이터는 바로 그 ‘품질 좋은 데이터’의 보고이며, 이를 활용하는 것은 경쟁에서 앞서나갈 수 있는 강력한 무기가 된다.

고객 페르소나 예시 (Web3 관점): “프로토콜 순례자 (The Protocol Pilgrim)”
- 행동 특성: 이 사용자의 지갑 활동은 Web3 생태계에 대한 그의 학습 여정을 투명하게 보여주는 하나의 ‘성장 일기’와 같다. 그의 첫 트랜잭션은 중앙화 거래소(CEX)에서의 소액 ETH 출금 기록이다. 그다음엔 Uniswap에서의 첫 스왑, Aave에 처음으로 USDC를 예치한 기록, Compound에서 거버넌스 토큰을 받고 첫 투표를 행사한 기록까지, 그의 모든 ‘최초’의 순간들이 블록체인 위에 영원히 새겨져 있다.
- 해석: 이 페르소나는 **데이터 무결성이 100% 보장된 ‘고품질 고객’**이다. 웹쿠키나 기기 변경에 따라 파편화되는 Web2 사용자와 달리, 그의 모든 성장 서사는 단 하나의 지갑 주소 아래 일관되게 기록되어 있다. 이처럼 신뢰할 수 있는 데이터를 분석할 때, 우리는 그의 행동 패턴을 왜곡 없이 이해하고 훨씬 더 정확한 예측을 할 수 있다.
실질적인 마케팅 액션 제안 (Web3 CRM)
1. 여정 기반 맞춤형 온보딩: ‘프로토콜 순례자’의 현재 온체인 여정 단계를 정확히 파악하여, 그에게 필요한 다음 단계의 교육 콘텐츠를 적시에 제공한다. 예를 들어, 이제 막 Aave에 예치를 시작한 사용자에게는 ‘Aave에서 담보 대출받는 법’에 대한 튜토리얼을 제공하고, 거버넌스 투표를 시작한 사용자에게는 ‘주요 안건 분석 리포트’를 보내주는 식이다.
2. 신뢰도 기반 상품 추천: 이들의 투명하고 검증된 거래 이력을 바탕으로, 위험도가 낮은 활동(블루칩 DeFi 예치)을 선호하는지, 아니면 위험도가 높은 활동(신규 밈코인 거래)을 선호하는지 파악한다. 그리고 “고객님은 Aave와 Compound를 성공적으로 사용하셨습니다. 고객님의 성향에 맞는 새로운 블루칩 프로토콜인 OOO를 사용해보세요”와 같이, 이들의 검증된 행동 패턴에 기반한 신뢰도 높은 상품을 추천한다.
3. ‘데이터 기여자’ 보상: 이들의 양질의 온체인 활동 데이터가 익명으로 서비스 개선 분석에 활용되는 것에 대한 감사의 표시로, 소정의 dApp 토큰이나 USDC를 정기적으로 에어드랍한다. 이는 “당신의 투명한 활동 데이터가 우리 생태계를 더 스마트하고 안전하게 만드는 데 기여했습니다”라는 긍정적인 메시지를 전달하며, 장기적인 팬으로 전환시킬 수 있다.