Core Concepts
그래프 주목 네트워크와 강화 학습을 활용하여 웹 3.0 환경에서 블록 전파 효율성과 신뢰성을 최적화하는 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 웹 3.0 환경에서 블록체인 기술의 성능 향상을 위해 블록 전파 최적화 문제를 다룬다.
먼저 정보 신선도 지표인 AoI(Age of Information)를 도입하여 블록 전파 효율성을 측정한다. 그리고 광부 간 평판 메커니즘을 제안하여 블록 전파의 신뢰성을 보장한다.
이를 바탕으로 그래프 주목 네트워크(GAT)와 강화 학습을 활용한 블록 전파 최적화 모델을 설계한다. GAT는 광부 간 관계를 효과적으로 포착할 수 있으며, 강화 학습을 통해 AoI를 최소화하면서도 평판 제약을 만족하는 최적의 블록 전파 경로를 도출한다.
실험 결과, 제안 모델은 기존 알고리즘 대비 블록 전파 효율성과 신뢰성이 크게 향상되었음을 보여준다.
Stats
블록 크기 Bblock, 링크 대역폭 W, 광부 송신 전력 ρs, 광부 간 거리 di-1,i, 채널 전력 이득 c0, 경로 손실 지수 ε, 잡음 전력 밀도 N0
Quotes
"웹 3.0은 사용자가 중앙 기관의 도움 없이 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 선구적인 패러다임으로 인식된다."
"블록체인은 웹 3.0을 실현하는 핵심 기술로, 분산되고 투명한 데이터 관리를 가능하게 한다."