Machine Learning for Blockchain Data Analysis: Progress and Opportunities 리뷰

블록체인 데이터 분석에 머신러닝을 적용한 최신 연구 동향을 총망라한 서베이 논문으로, 사기 탐지, 시장 예측, 그리고 사용자 프로파일링과 같은 핵심 응용 분야의 성과와 미래 기회를 조망한다.

논문 요약

논문 제목: Machine Learning for Blockchain Data Analysis: Progress and Opportunities
저자: Z. Wan, J. Ma, Y. Cheng
게재 학술지: ACM
발행 연도: 2024
핵심 요약: 블록체인 데이터 분석에 머신러닝을 적용하는 연구들을 종합적으로 검토하고, ‘이상 거래 탐지’, ‘사용자 행동 프로파일링’, ‘시장 예측’ 등 주요 응용 분야와 기술적 과제, 그리고 미래 연구 방향을 제시했다.

연구 배경

블록체인 기술은 전 세계에 분산된, 투명하고 위변조가 불가능한 거대한 데이터 원장을 만들어냈다. 이 온체인 데이터(On-chain Data) 속에는 수많은 경제 활동과 사용자 행동의 기록이 고스란히 담겨 있어, 그야말로 ‘디지털 시대의 금광’이라 할 수 있다. 한편, 머신러닝(Machine Learning) 기술은 대규모 데이터 속에서 인간이 발견하기 어려운 복잡한 패턴을 찾아내는 데 탁월한 능력을 입증해왔다.

이 두 가지 강력한 기술의 만남, 즉 ‘블록체인 데이터 분석에 머신러닝을 적용하는 연구’는 최근 몇 년간 폭발적으로 증가했다. 하지만 관련 연구들이 여러 학문 분야에 걸쳐 산발적으로 발표되면서, 이 신흥 분야의 전체적인 그림을 파악하기는 어려웠다. 이 연구는 바로 이러한 필요성에 부응하여, 해당 분야의 연구들을 총망라하고 체계적으로 정리한 **서베이 논문(Survey Paper)**이다. 이는 혼란스럽게 흩어져 있던 연구들을 모아 한눈에 볼 수 있는 ‘지도’를 제작하는 것과 같은 중요한 작업이다.

해결하려는 문제

블록체인 데이터 분석과 머신러닝의 융합이라는 신흥 연구 분야에 대한 체계적인 정리가 부족한 상황에서, 기존 연구들을 종합하고 분류하여 현재까지의 기술적 성과와 한계, 그리고 미래의 연구 방향을 명확히 제시하고자 했다.

새로운 연구 분야에 뛰어드는 연구자나 새로운 사업 기회를 찾는 기업은 다음과 같은 질문에 부딪힌다. “지금까지 이 분야에서 어떤 연구들이 이루어졌는가?”, “어떤 문제들이 주로 다루어졌고, 어떤 기술들이 사용되었는가?”, “아직 해결되지 않은 중요한 문제는 무엇이며, 새로운 기회는 어디에 있는가?”

이 연구는 바로 이러한 질문들에 대한 답을 제공하고자 한다. 개별 논문들을 하나하나 찾아보는 수고를 덜어주고, 블록체인-머신러닝 융합 분야의 전체적인 지형도를 그려주는 것이 이 연구의 핵심 목표다. 이를 통해 후속 연구자들이 중복 연구를 피하고, 더 중요하고 가치 있는 문제에 집중할 수 있도록 돕는다.

연구 모형

블록체인 데이터에 머신러닝을 적용한 수백 편의 학술 논문을 수집하고, 이를 응용 분야(사기 탐지, 가격 예측, 사용자 프로파일링 등)와 사용된 데이터 유형, 적용된 머신러닝 기법에 따라 분류하고 분석하는 체계적인 문헌 연구 방법론을 사용했다.

이 연구는 특정 실험을 수행하는 대신, **체계적 문헌 고찰(Systematic Literature Review)**이라는 연구 방법론을 따른다.

논문 수집: ACM, IEEE, arXiv 등 주요 학술 데이터베이스에서 ‘blockchain’, ‘machine learning’, ‘data analysis’ 등의 키워드를 조합하여 관련 논문을 광범위하게 수집한다.
분류 체계(Taxonomy) 수립: 수집된 논문들을 일관된 기준으로 분류하기 위한 틀을 만든다. 이 연구에서는 ‘응용 분야’를 가장 중요한 분류 기준으로 삼고, 그 하위에 ‘데이터 유형’, ‘머신러닝 기법’ 등의 세부 분류 기준을 두었다.
논문 분류 및 분석: 수백 편의 논문을 하나씩 읽고, 위 분류 체계에 따라 각 논문을 분류한다. 예를 들어, 어떤 논문은 ‘트랜잭션 데이터’를 사용하여 ‘지도학습’으로 ‘사기 탐지’를 수행한 연구로 분류된다.
종합 및 미래 방향 제시: 분류된 결과를 바탕으로 각 응용 분야별 연구 동향, 주로 사용되는 기술, 주요 성과를 요약한다. 또한, 분야 전반에 걸쳐 공통적으로 나타나는 기술적 난제와 아직 연구가 미진한 영역을 식별하여 향후 연구가 나아가야 할 방향을 제시한다.

데이터 설명

이 연구는 실제 블록체인 데이터를 직접 분석하는 대신, 기존에 발표된 수백 편의 ‘학술 논문’들을 데이터로 삼아 메타 분석을 수행했다.

출처: ACM Digital Library, IEEE Xplore, Springer, arXiv 등 주요 온라인 학술 정보 데이터베이스.
온체인 여부: 해당 없음.
수집 방법: 정해진 검색 키워드와 선정/제외 기준에 따라, 체계적으로 학술 논문을 검색하고 수집했다.
데이터 변수 설명: 이 연구의 분석 대상은 개별 ‘논문’이며, 각 논문에서 다음과 같은 ‘메타 데이터(Metadata)’를 추출하여 변수로 활용했다.
- 연구 분야 (Application Domain): 논문이 다루는 핵심 주제.
  - 예: 사기 및 이상 거래 탐지, 시장 가격 및 변동성 예측, 사용자 행동 분석 및 프로파일링, 네트워크 보안 및 프라이버시, 스마트 컨트랙트 취약점 분석 등.
- 데이터 유형 (Data Type): 논문에서 분석에 사용한 데이터의 종류.
  - 예: 트랜잭션 데이터, 블록 데이터, 스마트 컨트랙트 소스 코드, P2P 네트워크 데이터.
- 머신러닝 기법 (ML Technique): 논문에서 적용한 머신러닝 알고리즘의 종류.
  - 예: 지도학습 (SVM, 랜덤 포레스트 등), 비지도학습 (K-평균, 오토인코더, GNN 등), 강화학습.

데이터 분석

수집된 논문들을 응용 분야별로 분류하고, 각 분야에서 어떤 데이터가 주로 사용되며 어떤 머신러닝 기법이 주로 적용되었는지 그 경향성을 분석했다. 또한, 각 분야의 대표적인 연구 성과와 아직 해결되지 않은 기술적 과제들을 종합적으로 정리했다.

이 연구의 ‘데이터 분석’은 통계 프로그램을 돌리는 것이 아니라, 수백 편의 논문을 읽고 그 내용을 종합하여 지식의 지도를 만드는 메타 분석(Meta-analysis) 과정이다. 저자들은 각 논문의 핵심 내용을 요약하고, 이를 응용 분야별로 묶어 해당 분야의 연구가 어떻게 진행되어 왔는지를 보여주었다. 예를 들어, ‘사기 탐지’ 분야에서는 거래 관계를 그래프로 표현하고 그래프 신경망(GNN)을 적용하는 연구가 많다는 경향성을 발견할 수 있다. 반면, ‘사용자 프로파일링’ 분야에서는 정답 레이블이 없기 때문에 비지도학습인 군집분석 기법이 주로 사용된다는 사실을 정리했다. 이러한 분석을 통해, 각 하위 분야의 기술적 성숙도와 주요 난제들을 명확히 제시했다.

핵심 결과

블록체인과 머신러닝의 융합 연구는 ‘이상 거래 탐지’ 분야에서 가장 활발하게 이루어지고 있으며, ‘사용자 행동 프로파일링’과 ‘시장 예측’ 분야 역시 빠르게 성장하는 유망한 연구 분야임을 확인했다.

이 서베이 연구를 통해, 블록체인-머신러NING 융합 분야의 전체적인 지형도가 명확히 드러났다. 자금 세탁이나 해킹과 같은 불법 행위를 탐지하는 ‘이상 거래 탐지’가 가장 많은 연구가 축적된, 비교적 성숙한 분야임이 확인되었다. 동시에, 이 논문은 ‘사용자 행동 프로파일링 및 세분화’ 분야가 아직 초기 단계이지만, DeFi와 NFT 시장이 성장함에 따라 그 중요성이 급증하고 있는 핵심적인 유망 분야임을 명시적으로 강조했다. 또한, 대부분의 연구가 공통적으로 겪는 어려움으로, 지도학습에 필요한 ‘레이블링된 데이터’의 부족, 방대한 온체인 데이터 처리의 ‘확장성’ 문제, 그리고 복잡한 딥러닝 모델의 ‘해석 가능성’ 문제를 지적했다.

시사점

블록체인과 머신러닝의 융합은 막대한 잠재력을 지닌 ‘블루오션’이지만, 데이터 라벨링의 어려움, 확장성 문제, 해석 가능성 등 해결해야 할 기술적 과제 또한 명확하다.

이 논문은 이 분야에 뛰어들고자 하는 연구자와 기업에게 중요한 나침반 역할을 한다. 한편으로는 ‘사용자 분석’, ‘시장 예측’ 등 아직 무한한 기회가 열려있는 블루오션임을 보여준다. 다른 한편으로는 성공하기 위해 반드시 넘어야 할 기술적 허들(데이터 레이블링, 확장성, 해석 가능성)이 무엇인지 명확히 알려준다. 특히, ‘레이블링된 데이터의 부족’이라는 문제는, 정답 없이 데이터의 패턴을 스스로 학습하는 **비지도학습(Unsupervised Learning)**이나 자기지도학습(Self-supervised Learning)과 같은 기법이 이 분야에서 왜 특히 더 중요하고 유망한지를 역설적으로 보여주는 중요한 시사점이다.

인사이트

블록체인이라는 데이터의 금광, 머신러닝이라는 최첨단 곡괭이로 캐내라.

AI/빅데이터 마케터의 관점에서 이 논문은, 아직 미개척지가 무궁무진한 새로운 마케팅 데이터 소스의 가능성을 보여준다. 기술 동향을 비즈니스 전략의 관점으로 바꾸어 보면 다음과 같다.

연구 분야 페르소나: ‘온체인 데이터 분석’ 분야
- 정의: 이제 막 탐사가 시작된 거대한 디지털 금광. 곳곳에 값비싼 금맥(‘고래’ 사용자 그룹, 사기 거래 패턴, 시장 예측 신호 등)이 묻혀 있는 것은 확실하지만, 아직 이 금맥을 효율적으로 채굴하는 기술(분석 방법론)이 완전히 표준화되지 않았다.
- 기회: 초기 탐사대(선행 연구자)들이 K-평균, SVM과 같은 전통적인 곡괭이로 몇몇 금맥을 찾아냈지만, 더 깊고 복잡한 곳에 숨겨진 거대 금맥을 캐내기 위해서는 오토인코더, 그래프 신경망(GNN)과 같은 최첨단 AI 채굴 장비가 필요하다. 이 장비를 먼저 개발하고 활용하는 자가 이 금광의 주인이 될 것이다.
실질적인 마케팅/전략적 액션
1. 유망 연구 분야 선점 (Blue Ocean Strategy): 이 서베이 논문에서 ‘아직 연구가 부족하지만 기회가 많다’고 지적한 틈새 분야(예: ‘다체인 환경에서의 통합 사용자 프로파일링’, ‘프로토콜 거버넌스 참여자 유형 분석’)를 차기 R&D 프로젝트나 신규 사업 아이템으로 선점하여 시장을 선도한다.
2. 핵심 기술 역량 확보: 논문에서 공통적인 기술적 난제로 지적된 ‘데이터 레이블링의 어려움’을 해결하기 위해, 비지도학습(오토인코더)이나 그래프 기반 학습(GNN) 기술을 회사의 핵심 기술 역량으로 정의하고 관련 전문가 영입과 R&D에 집중 투자하여 기술적 해자(Moat)를 구축한다.
3. 학계-산업계 협력 파이프라인 구축: 이 논문을 ‘기술 지도’로 활용하여, 학계의 최신 연구 동향을 비즈니스 문제 해결에 가장 빠르게 적용하는 프로세스를 만든다. 예를 들어, ‘새로운 스마트 컨트랙트 취약점 탐지 알고리즘’에 대한 유망한 논문이 발표되면, 이를 즉시 자사의 스마트 컨트랙트 분석 서비스에 파일럿 테스트를 진행하고 상용화 가능성을 검토한다.