타겟 나카모토: 비트코인 네트워크 보안과 탄소 배출의 균형

목차

• 1 서론
  • 1.1 경쟁적 위험의 균형 맞추기
  • 1.2 코드 및 웹 API 링크
  • 1.3 관련 문헌
  • 1.4 연구 문제 및 설계 제약 조건
  • 1.5 로드맵
• 2 해시레이트 외부효과
  • 2.1 종속성
  • 2.2 네트워크 보안
• 3 Targeted Nakamoto - 메커니즘 디자인 관점에서
  • 3.1 Targeted Nakamoto의 주요 구성 요소
  • 3.2 프로토콜 메커니즘 설계 개요
• 4 The Model
  • 4.1 해시레이트의 퍼즐 난이도 신호
  • 4.2 채굴 균형
• 5 대상 블록 보상 정책
  • 5.1 블록 보상 조정 할당
  • 5.2 퍼즐 난이도 신호 및 정책 전환점
  • 5.3 해시레이트 통제 정책
• 6 블록 조정 정책의 전략적 효과
  • 6.1 채굴자 균형의 안정성
  • 6.2 Hashrate의 동적 조정
• 7 화폐중립성
  • 7.1 목표지향적 통화정책
• 8 결론
• 9 Original Analysis
• 10 Technical Details
• 11 Code Implementation
• 12 향후 응용
• 13 참고문헌

1 서론

비트코인과 같은 작업 증명(PoW) 블록체인 암호화폐는 네트워크 운영을 위해 채굴자들의 컴퓨팅 파워 적용을 필요로 합니다. 채굴자들은 블록을 구성하고 코드에 의해 설정된 퍼즐을 해결하기 위해 경쟁합니다. 채굴 컴퓨터가 특정 시간 간격 내에 수행하는 퍼즐 추측 횟수(추측당 하나의 해시)가 해시레이트이며, 이는 전력을 소비합니다.

1.1 경쟁적 위험의 균형 맞추기

비트코인은 두 가지 상충되는 실존적 위험에 직면해 있습니다: 현재는 높은 채굴 에너지 소비가 정치적 반발을 초래하고, 미래에는 채굴자 보상 감소로 인해 해시레이트가 하락하여 공격 비용이 낮아질 것입니다. 타겟 나카모토는 해시레이트를 선택된 목표치로 유도함으로써 이러한 문제들에 균형을 맞춥니다.

1.2 코드 및 웹 API 링크

Kristian Praizner가 해시율 제어 알고리즘 코드를 작성하고 본 논문의 동반 API에 구현했습니다.

1.3 관련 문헌

본 논문은 블록체인 메커니즘 설계 및 Bitcoin 프로토콜 개선에 관한 기존 연구를 바탕으로, PoW 최적화 및 네트워크 보안 모델에 관한 연구들을 인용하며 발전하였습니다.

1.4 연구 문제 및 설계 제약 조건

화폐 중립성을 훼손하거나 새로운 공격 경로를 창출하지 않으면서 비트코인의 보안을 유지하고 환경적 영향을 줄이는 프로토콜을 설계하는 방법

1.5 로드맵

본 논문은 해시레이트 외부효과를 분석하고, Targeted Nakamoto 메커니즘을 제시하며, 그 효과를 모델링하고, 구현 고려사항을 논의하는 방식으로 진행됩니다.

2 해시레이트 외부효과

채굴 활동은 두 가지 주요 외부효과를 생성합니다: 네트워크 보안(긍정적)과 탄소 배출(부정적). 높은 해시레이트는 보안을 강화하지만 에너지 소비도 증가시킵니다.

2.1 종속성

해시레이트는 블록 보상, 전력 비용 및 채굴 하드웨어 효율에 종속됩니다. 해당 관계는 $H = f(R, C_e, E)$로 표현되며, 여기서 $H$는 해시레이트, $R$은 블록 보상, $C_e$는 전력 비용, $E$는 하드웨어 효율을 나타냅니다.

2.2 네트워크 보안

네트워크 보안 비용은 해시레이트에 따라 감소: $S_c = \frac{k}{H}$ (여기서 $S_c$는 보안 비용, $k$는 상수). 높은 해시레이트는 51% 공격을 더 비싸게 만듭니다.

3 Targeted Nakamoto - 메커니즘 디자인 관점에서

Targeted Nakamoto는 목표치를 초과할 때 블록 보상을 상한선으로 제한하고 미달 시 블록 보상 하한선을 부과함으로써 채굴자들이 최소 비용 범위로 해시레이트를 집중하도록 유도하는 프로토콜입니다.

3.1 Targeted Nakamoto의 주요 구성 요소

해당 프로토콜은 시스템 무결성을 유지하면서 해시율을 통제하기 위해 조정 가능한 블록 보상, 난이도 기반 트리거 및 통화 중립성 메커니즘을 사용합니다.

3.2 프로토콜 메커니즘 설계 개요

해당 설계는 중앙 조정 없이도 채굴자들이 경제적 동기부여를 통해 목표 해시율 수준을 유지하도록 유인하는 인센티브 호환 원칙을 따릅니다.

4 The Model

이 수학적 모델은 제안된 프로토콜 하에서 시스템 행동을 예측하기 위해 해시율, 블록 보상 및 네트워크 매개변수 간의 관계를 공식화합니다.

4.1 해시레이트의 퍼즐 난이도 신호

네트워크 난이도 $D$는 해시레이트의 대리 지표로 작동합니다: $D \propto H$. 프로토콜은 $D$가 목표값 $D_t$에서 벗어날 때 보상 조정을 트리거하기 위해 난이도 측정값을 사용합니다.

4.2 채굴 균형

마이닝 균형은 $R \times P_s = C_e \times E \times H$일 때 발생하며, 여기서 $P_s$는 퍼즐 해결 확률입니다. 프로토콜은 $H$를 최적 수준 근처로 유지하기 위해 $R$을 조정합니다.

5 대상 블록 보상 정책

핵심 혁신: 목표 수준 대비 현재 해시율에 따라 조정되는 동적 블록 보상 정책

5.1 블록 보상 조정 할당

해시율이 목표를 초과할 경우: $R_{actual} = R_{base} - \Delta R$. 해시율이 목표 미달일 경우: $R_{actual} = R_{base} + \Delta R$.

5.2 퍼즐 난이도 신호 및 정책 전환점

Policy triggers activate when $|D - D_t| > \delta$ where $\delta$ is the tolerance threshold. Adjustment magnitude: $\Delta R = \alpha |D - D_t|$ with $\alpha$ as sensitivity parameter.

5.3 해시레이트 통제 정책

제어 알고리즘은 비례-적분 피드백을 사용하여 진동을 최소화하고 목표 수준 주변에서 안정적인 해시율을 유지합니다.

6 블록 조정 정책의 전략적 효과

해당 정책은 예측 가능한 경제적 인센티브를 창출하여 채굴자 행동을 사회적으로 최적의 해시레이트 수준으로 유도합니다.

6.1 채굴자 균형의 안정성

분석 결과, 시스템은 한계 보안 편익과 한계 환경 비용이 동일한 안정적 균형 상태로 수렴하는 것으로 나타났다.

6.2 Hashrate의 동적 조정

시뮬레이션 결과, 해시율은 2-3회의 난이도 조정 주기 내에서 보상 조정에 반응하며 목표값으로의 빠른 수렴을 보여준다.

7 화폐중립성

Monetary neutrality는 UTXO 보유자들의 지출 가능 잠재력에 비례적 조정이 가해짐으로써 유지되며, 이는 블록 보상의 증감을 상쇄합니다.

7.1 목표지향적 통화정책

본 프로토콜은 블록 보상 변동에도 불구하고 총 통화 공급량이 불변하도록 UTXO 집합 조정을 활용합니다: $\sum UTXO_{value} = constant$.

8 결론

Targeted Nakamoto는 비트코인의 보안 요구사항과 환경 문제 사이의 균형을 맞추는 유망한 접근법을 제시하며, 지속 가능한 PoW 블록체인 운영을 위한 프레임워크를 제공합니다.

9 Original Analysis

일침견혈:Targeted Nakamoto는 비트코인의 근본적인 지속 가능성 패러독스를 해결하려고 시도하지만, 구현 복잡성이 이론적 이점보다 클 수 있습니다. 이것은 현실 세계의 문제를 찾고 있는 또 다른 학문적 해결책입니다.

논리적 연결고리：이 논문의 핵심 논리는 명료한 경제학적 논리를 따릅니다: 해시율은 보안 이점과 환경 비용을 창출함 → 최적의 해시율은 총비용을 최소화함 → 프로토콜 조정으로 채굴자들이 이 최적점에 도달하도록 유도할 수 있습니다. 그러나 실제 적용 단계에서 이 연쇄는 끊어집니다. 많은 메커니즘 디자인 논문들(초기 CycleGAN 연구에서 등장한 우아하지만 비현실적인 아이디어들과 유사하게)이 그렇듯, 수학적 아름다움이 블록체인 현실로 이어지지 않습니다. 채굴자들이 보상 조작을 수동적으로 받아들일 것이라는 가정은 비트코인 채굴을 주도하는 경쟁적 역학을 무시하고 있습니다.

장점과 단점:이 화폐적 중립성 메커니즘은 진정으로 혁신적입니다 - UTXO 조정을 활용하여 보상 변화를 상쇄하는 접근은 비트코인 아키텍처에 대한 깊은 이해를 보여줍니다. 이는 이더리움의 초기 난이도 폭탄과 같은 단순한 제안을 뛰어넘습니다. 그러나 이 제안은 비트코인이 피하도록 설계된 중앙 계획의 함정에 동일하게 빠집니다. "최적" 해시율을 설정하는 것은 탈중앙화 시스템이 제거하는 주관적 판단을 정확히 요구합니다. 케임브리지 비트코인 전력 소비 지수에 따르면 비트코인은 현재 연간 약 100TWh를 소비하는데, 누가 "올바른" 수치를 결정할 권한을 가져야 합니까?

실행 시사점:개발자에게: 다른 애플리케이션을 위한 UTXO 조정 메커니즘을 연구하되, 중앙 계획적 측면은 피하십시오. 채굴자에게: 보다 정교한 보상 구조의 출현에 대비하십시오. 연구자에게: 재생 에너지 통합과 같은 덜 침습적인 솔루션에 집중하십시오. 비트코인 커뮤니티는 이를 실질적인 업그레이드 경로보다 흥미로운 사고 실험으로 간주해야 합니다. Bitcoin Core 개발 과정이 보여주듯이(참고: Bitcoin Improvement Proposals 거버넌스 모델), 우아한 학문적 솔루션은 비트코인의 보수적인 업그레이드 철학과의 접촉에서 거의 살아남지 못합니다.

10 Technical Details

이 프로토콜은 기본 방정식 $H_{t+1} = H_t + \beta(R_t - C(H_t))$를 사용하는 제어 이론 접근법을 채택합니다. 여기서 $\beta$는 조정 속도, $R_t$는 현재 보상, $C(H_t)$는 채굴 비용 함수입니다. 최적 해시율 $H^*$는 $\min_H [\alpha \cdot SecurityCost(H) + (1-\alpha) \cdot EnvironmentalCost(H)]$를 풀며, 여기서 $\alpha$는 보안-배출 트레이드오프 매개변수입니다.

11 Code Implementation

function calculate_reward_adjustment(current_difficulty, target_difficulty):
    deviation = current_difficulty - target_difficulty
    if abs(deviation) > THRESHOLD:
        adjustment = -SENSITIVITY * deviation
        return adjustment
    return 0

def update_utxo_set(block_reward_change, utxo_set):
    total_adjustment = block_reward_change * BLOCK_INTERVAL
    adjustment_factor = 1 + (total_adjustment / utxo_set.total_value)
    for utxo in utxo_set:
        utxo.value *= adjustment_factor
    return utxo_set

12 향후 응용

해당 메커니즘은 유사한 지속가능성 문제에 직면한 다른 PoW 블록체인에도 적용 가능합니다. 잠재적 적용 대상에는 Ethereum Classic, Litecoin, 신흥 산업용 블록체인 플랫폼 등이 포함됩니다. UTXO 조정 기술은 중앙은행 디지털 화폐의 통화 정책 구현에도 활용될 수 있습니다.

13 참고문헌

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
2. Cambridge Centre for Alternative Finance (2023). Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index
3. Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper
4. Aronoff, D. (2025). Targeted Nakamoto: A Bitcoin Protocol to Balance Network Security and Carbon Emissions
5. Zhu et al. (2017). Cycle-Consistent Adversarial Networks (CycleGAN)을 이용한 비대응 이미지 간 변환