1. 서론

비트코인과 이더리움으로 대표되는 무허가형 블록체인은 탈중앙화 시스템에 혁명을 가져왔지만, 확장성에 대한 중대한 과제에 직면하고 있습니다. 작업 증명 합의 메커니즘의 에너지 소비는 널리 논의되어 왔지만, 풀 노드가 요구하는 상당하고 계속 증가하는 저장 오버헤드는 더 광범위한 참여와 네트워크 건강을 위한 중요한 장벽으로 남아있습니다. 본 논문은 풀 노드가 검증을 위해 블록체인 데이터를 어떻게 활용하는지 분석하는 최초의 포괄적인 실증 연구를 제시하며, 이를 통해 기본 프로토콜을 변경하지 않고도 로컬 저장 요구 사항을 획기적으로 줄이는 실용적인 전략을 도출합니다.

2. 배경 및 문제 진술

블록체인의 무결성은 완전하고 검증 가능한 거래 내역에 의존합니다. 비트코인의 경우, 이 원장은 370GB를 초과하여, 독립적으로 거래를 검증하기 위해 풀 노드를 운영하는 참여자들에게 상당한 자원을 요구합니다.

2.1 무허가형 블록체인의 저장 부담

저장 요구 사항은 채택률과 거래량에 정비례합니다. 전체 원장을 저장하는 것은 보안(이중 지불 방지)에 필수적이지만, 높은 진입 장벽을 만들어 풀 노드를 운영할 수 있는 사용자가 줄어들면서 중앙화 위험을 초래합니다.

핵심 통계

비트코인 풀 노드 저장 공간: >370 GB (연구 시점 기준). 이는 상당한 하드웨어 비용을 발생시키고 광범위한 노드 운영을 저해합니다.

2.2 기존 솔루션과 한계

기존 접근법은 다음과 같습니다:

  • 체크포인팅/스냅샷: 프로토콜 수정이나 하드 포크가 필요하여 조정 문제를 야기합니다.
  • 비트코인의 정리 기능: 사용자가 임의의 저장 임계값(GB 또는 블록 높이)을 설정할 수 있습니다. 이는 지침이 부족하여 여전히 필요한 데이터를 삭제하거나 불필요한 데이터를 보유할 수 있어 최적이 아니며, 노드가 네트워크에서 데이터를 다시 가져와야 하므로 지연 시간을 증가시킵니다.

3. 방법론 및 실증 분석

본 연구의 핵심 기여는 최적화를 위한 정보를 제공하기 위해 실제 노드 행동에 대한 데이터 중심 분석입니다.

3.1 데이터 수집 및 노드 행동 프로파일링

저자들은 비트코인 풀 노드를 계측하여, 표준 운영 중—특히 새로운 거래와 블록의 검증 중—로컬 저장소에서 이루어지는 모든 데이터 접근(읽기)을 모니터링하고 기록했습니다. 이를 통해 블록체인의 어떤 부분이 지속적인 검증에 실제로 필요한지에 대한 프로파일을 생성했습니다.

3.2 데이터 접근 패턴 분석

분석 결과 중요한 통찰이 드러났습니다: 역사적 블록체인 데이터의 상당 부분은 특정 기간 이후 드물게 또는 전혀 접근되지 않습니다. 현재 상태(미사용 거래 출력 - UTXO)와 최근 내역을 검증하는 데 필요한 데이터는 전체 원장보다 훨씬 작은 부분 집합을 구성합니다.

핵심 통찰

풀 노드는 새로운 블록과 거래를 실시간으로 검증하는 데 수백 기가바이트에 달하는 전체 내역이 필요하지 않습니다. 활발히 요구되는 데이터셋은 규모가 훨씬 작습니다.

4. 제안된 저장 공간 감소 전략

실증적 발견에 기반하여, 본 논문은 클라이언트 측 전략을 제안합니다.

4.1 프로토콜 변경 없이 로컬 저장소 정리

주요 전략은 지능적이고 데이터 인식형 정리 알고리즘입니다. 단순한 연령이나 크기로 정리하는 대신, 노드는 프로파일링 결과 향후 검증에 불필요한 것으로 나타난 블록체인 데이터(예: 오래된 사용된 거래 출력)를 안전하게 삭제할 수 있습니다. 이는 순수하게 클라이언트 측에서 구현됩니다.

4.2 클라이언트 측 최적화 기법

추가 최적화에는 드물게 접근되지만 필요한 역사적 데이터의 압축, 그리고 "작업 집합"(자주 접근되는 UTXO 및 최근 블록)을 더 빠른 저장소에 우선적으로 유지하는 캐싱 전략이 포함됩니다.

5. 결과 및 평가

5.1 달성 가능한 저장 공간 감소

연구의 가장 놀라운 결과: 지능형 정리 전략을 적용함으로써, 비트코인 풀 노드는 완전한 검증 능력을 유지하면서 로컬 저장 공간을 약 15GB로 줄일 수 있습니다. 이는 전체 370GB 이상 원장 대비 95% 이상의 감소를 의미합니다.

차트: 저장 공간 비교

(가상의 차트 설명) "전체 원장 (370 GB)"와 "정리된 작업 집합 (15 GB)"를 비교하는 막대 그래프. 정리된 집합은 원본의 작은 일부분으로, 달성된 대규모 감소를 시각적으로 강조합니다.

5.2 성능 및 오버헤드 트레이드오프

프로파일링과 지능형 정리의 계산 오버헤드는 무시할 수 있는 수준으로 보고됩니다. 트레이드오프는 노드가 매우 오래되고 정리된 데이터를 참조하는 거래를 검증해야 할 경우, 네트워크에서 암호학적 증명(머클 증명 등)을 가져와야 하므로 약간의 통신 지연이 발생한다는 점입니다. 그러나 분석에 따르면 이는 드문 사건입니다.

6. 기술적 세부사항 및 수학적 프레임워크

정리 로직은 거래 수명 주기에 대한 이해에 의존합니다. 사용된 거래 출력(UTXO)은 향후 지출을 검증하는 데 더 이상 필요하지 않습니다. 핵심 로직은 모델링될 수 있습니다. $L$을 전체 원장이라고 합시다. $A(t)$를 시간 $t$까지의 기간 동안 노드가 $L$에서 수행한 모든 데이터 접근(읽기)의 집합이라고 합시다. 필수 작업 집합 $W$는 다음과 같이 정의됩니다:

$W = \{ d \in L \mid P(\text{미래 검증에서 } d \text{에 접근}) > \tau \}$

여기서 $\tau$는 실증적으로 도출된 작은 확률 임계값입니다. $W$에 속하지 않는 데이터는 정리될 수 있습니다. 보안은 정리된 데이터에 대한 머클 증명을 가져올 수 있는 능력에 의존하며, 증명 크기는 블록체인 크기에 대해 로그적입니다: $O(\log n)$.

7. 분석 프레임워크: 사례 연구

시나리오: 새로운 기업이 신뢰할 수 있고 독립적인 거래 검증을 위해 비트코인 풀 노드를 운영하고 싶지만, 저장 인프라에 대한 예산이 제한적입니다.

프레임워크 적용:

  1. 프로파일링: 프로파일링이 활성화된 표준 풀 노드를 2주간 배포하여 특정 접근 패턴을 학습합니다.
  2. 계산: 프로파일을 기반으로 알고리즘적으로 최적의 데이터셋 $W$를 결정합니다. 연구에 따르면 비트코인의 경우 이는 약 15GB에서 안정화될 것입니다.
  3. 정리: $W$에 속하지 않는 모든 블록체인 데이터를 삭제합니다.
  4. 운영: 정리된 노드를 실행합니다. 정리된 데이터가 필요한 드문 경우에는 피어투피어 네트워크에서 머클 증명을 요청합니다.

결과: 기업은 370GB 이상이 아닌 약 15GB의 저장 공간으로 완전한 검증 보안을 달성하여 비용과 복잡성을 획기적으로 줄입니다.

8. 향후 적용 및 연구 방향

  • 다른 블록체인에의 적용: 이 실증적 방법론을 이더리움(특히 머지 이후) 및 기타 PoW/PoS 체인에 적용하여 체인별 정리 매개변수를 도출합니다.
  • 표준화: 프로파일링 데이터 형식과 증명 요청을 표준화하는 BIP(비트코인 개선 제안)를 제안하여 정리된 노드의 효율성을 높입니다.
  • 라이트 클라이언트 향상: 풀 노드와 SPV(단순 지불 검증) 클라이언트 간의 격차를 해소합니다. 15GB 저장 공간을 가진 "거의 완전한" 노드는 SPV 클라이언트보다 훨씬 강력한 보안을 제공하면서도 기존 풀 노드보다 배포가 훨씬 용이합니다.
  • 탈중앙화 추진: 이 기술은 전 세계적으로 풀 노드 수를 증가시켜 네트워크 복원력과 검열 저항성을 향상시키는 캠페인의 핵심 동인 역할을 할 수 있습니다.

9. 참고문헌

  1. Sforzin, A., Maso, M., Soriente, C., & Karame, G. (연도). On the Storage Overhead of Proof-of-Work Blockchains. 컨퍼런스/저널명.
  2. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
  3. Bitcoin Core Documentation. (n.d.). Blockchain Pruning. Retrieved from https://bitcoincore.org/en/doc/
  4. Buterin, V. (2014). Ethereum: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
  5. Bonneau, J., et al. (2015). SoK: Research Perspectives and Challenges for Bitcoin and Cryptocurrencies. IEEE S&P.
  6. Gervais, A., et al. (2016). On the Security and Performance of Proof of Work Blockchains. ACM CCS.

분석가 관점: 레거시 체인을 위한 확장성 생명줄

핵심 통찰: 이 논문은 블록체인의 가장 교묘한 확장 병목 현상인 상태 비대에 대한 정밀 타격을 가합니다. 세상이 TPS(초당 거래 수)와 에너지 소비에 집중하는 동안, Sforzin 등은 영구적이고 무제한적인 저장 공간 증가가 탈중앙화의 침묵하는 살인자임을 올바르게 지적했습니다. 그들의 연구는 풀 노드가 전체 내역을 저장해야 한다는 독단이 암호학적 필수 조건이 아닌 자체 부과된 제약임을 증명합니다. 실제 요구 사항은 현재 검증에 필요한 증명을 수반하는 데이터의 부분 집합을 저장하는 것이며, 이는 실질적으로 막대한 의미를 지닌 차별점입니다.

논리적 흐름: 주장은 우아하게 실증적입니다. 상향식 프로토콜 개편을 제안하는 대신, 그들은 먼저 노드를 계측하여 실제로 어떤 데이터가 사용되는지 관찰합니다. 이 데이터 중심 접근법은 최적화 전에 애플리케이션을 프로파일링하는 것과 유사한 시스템 성능 최적화의 모범 사례를 반영합니다. "작업 집합"이 약 15GB라는 발견이 핵심입니다. 이는 문제를 "비트코인을 어떻게 변경할까?"에서 "사용되지 않는 95%를 어떻게 안전하게 버릴까?"로 변환합니다. 해결책—지능형 정리 + 네트워크에서 가져온 머클 증명으로의 폴백—은 컴퓨터 아키텍처의 캐시 퇴출 정책이나 현대 운영 체제가 메모리 페이지를 관리하는 방식의 원리를 떠올리게 하는 실용적 엔지니어링의 모범 사례입니다.

강점과 결점: 강점은 배포 가능성입니다. 클라이언트 측 변경 사항으로서, 논쟁적인 하드 포크가 필요하지 않아 단기간 내 채택이 가능합니다. 이는 풀 노드 운영 장벽을 직접 낮추어 노드 중앙화 추세를 반전시킬 잠재력이 있습니다. 그러나 분석에는 결점이 있습니다. 첫째, 새로운 미묘한 의존성을 도입합니다: 정리된 노드는 오래된 데이터에 대한 증명을 제공하기 위해 네트워크(특히, 정리되지 않은 "아카이브" 노드)에 의존해야 합니다. 이는 두 계층의 노드 시스템을 만들고, 아카이브 노드가 부족해지거나 악의적으로 변할 경우 이론적으로 악용될 수 있습니다. 둘째, Bonneau 등의 비트코인 보안 "SoK"에서 지적한 바와 같이, 이 접근법이 닮은 라이트 클라이언트의 보안 모델은 데이터 가용성에 대한 신뢰 가정을 도입하기 때문에 완전한 아카이브 노드의 보안 모델보다 엄격하게 약합니다. 논문은 이 변화의 장기적 보안 영향에 대해 다소 간과하고 있습니다.

실행 가능한 통찰: 블록체인 프로젝트, 특히 확립된 PoW 체인에게 이 연구는 "레거시 체인 확장성" 패키지의 청사진입니다. 즉각적인 조치는 이 프로파일링과 지능형 정리를 Bitcoin Core와 같은 주류 클라이언트에 기본 최적화 옵션으로 통합하는 것입니다. 규제 기관과 기업에게 이 기술은 규정을 준수하는 자체 검증 노드 운영을 훨씬 더 실현 가능하게 만들어 제3자 API 제공자에 대한 의존도를 줄입니다. 앞으로 이 방법론은 다른 그러나 동등하게 중요한 저장 과제를 제시하는 이더리움의 상태 트리에 적용되어야 합니다. 궁극적인 통찰은 블록체인 확장성이 단순히 더 빠르게 더 많이 하는 것이 아니라, 우리가 이미 가진 것을 더 똑똑하게 활용하는 것이라는 점입니다. 이 작업은 블록체인의 가치를 만드는 보안 보장을 희생하지 않고 탈중앙화를 유지하는 길을 제시하며, 그 방향으로의 중요한 한 걸음입니다.