이진 거래의 장점

마지막 업데이트: 2022년 3월 27일 | 0개 댓글
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이진 거래의 장점

작 년 하반기 엄청난 관심을 모았던 가상화폐(cryptocurrency) 이면에는 블록체인이 존재한다. 마치 기반 기술인 TCP/IP와 애플리케이션인 웹의 관계와 마찬가지로 기반 기술인 블록체인 위에 애플리케이션인 가상화폐가 존재한다. 물론 TCP/IP와 웹을 완벽하게 분리하기 어렵듯이(인터넷이 아닌 다른 뭔가에서 동작하는 웹이 어떤 의미가 있을까?), 가상화폐와 블록체인도 분리하기가 쉽지 않다. 하지만 그렇다고 가상화폐를 블록체인과 동일한 개념으로 여기면서 가능성을 일부러 줄일 필요는 없다.

빅데이터와 인공지능에 이어 블록체인이 전방위로 인기를 얻고 있는 이유는 무엇일까? 무엇보다 보안과 투명성을 확보할 수 있는 기술적인 특성이 있기 때문이다. 그런 특성을 토대로 신뢰를 만들어내는 플랫폼으로서 기능하며, 블록체인 내부에서 참여자들의 자주적인 신원을 부여함으로써 개인, 법인, IoT 장비에 무관하게 거래가 가능하도록 만든다.

전통적인 IT 구조에서 모든 것을 중앙집중화하고 감추는 방식을 사용한다면 블록체인 구조에서는 모든 것을 탈 중앙집중화하고 공개하는 방식을 사용한다. 물론 무조건적으로 모든 정보를 모두에게 공개하면 안 되는 상황도 있으므로, 민감한 정보에 대해서는 접근을 제한하며 당사자 이외에는 볼 수 없게 만드는 기술도 추가돼 있다. 이런 블록체인 기술은 투명하고 공정한 사회로 나아가는 기술적인 진보라고 볼 수 있다.

그렇다면 자동차 업계에서 블록체인은 이진 거래의 장점 어떤 영향을 미치고 있을까? 이 글에서는 블록체인의 기본적인 개념 정립에 이어 여러 분야에서 활용되고 있는 블록체인 응용분야를 살펴보고 실제 비즈니스에 적용되는 예를 정리하는 방법으로 현재까지 자동차 업계에서 진행되고 있는 블록체인 동향을 정리한다.

블록체인 등장

디지털 재화의 소유권 관리는 쉬우면서도 어려운 양면성이 있다. 반드시 실물이 존재해야 하는 아날로그와는 달리 0과 1인 디지털 정보로 표현되므로 보관, 전송, 검색, 처리 과정이 쉬워진다. 하지만 여기에는 반대급부가 있다. 디지털 정보는 복제가 손쉬우며 여러 번 사용이 가능하므로 불법 복제와 이중 사용에 취약하다. 소유권이 누구에게 있는지 명시적으로 확인하기도 곤란하다.

소유의 개념과 소유권의 보장은 현대사회를 지탱하는 핵심 요소이며, 우리가 일상생활에서 수행하는 업무의 상당 부분은 소유권 관리, 확인, 이전, 보호와 관련 있다. 은행, 보험사, 증권사, 부동산 중개사, 변호사, 변리사, 법무사가 존재하지 않는다면 어떤 문제가 생길지 한번 상상해보라.

지금까지는 소유권과 관련된 모든 정보를 특정 단체나 기관에서 중앙집중식으로 관리해왔다. 이런 방식은 외부 연결 인터페이스를 최소로 가져가며 독자적으로 모든 시스템을 관리하므로 보안 문제도 상대적으로 적고 관리와 운영 편의성도 높아지는 장점이 있다. 하지만 특정 정보를 다른 이해 관계자들과 공유할 경우 내가 아닌 남을 신뢰할 방법이 없는 상황에서 정보를 주고받는 방법이 없다는 문제가 발생한다.

중간에서 누군가 다른 목적으로 디지털화된 소유권 정보를 위변조하거나 외부로 빼돌리지는 않을까? 개인정보보호와 관련해 법적인 문제는 없을까? 잘못된 정보를 제공받을 경우 누가 책임을 져야할까? 정보를 제공하는 쪽에서 폭증하는 요청에 대응하지 못해 시스템 장애가 발생할 경우 어떻게 대처할까?

그렇다면 여러 정보를 중앙집중식으로 모아놓는 대신 처음부터 연관 있는 이해관계자들 사이에 분산해서 저장하고 공유하는 방법은 어떨까? 물론 이해관계자들 사이에서 서로를 신뢰할 수 있는 시스템을 마련해야 한다. 기술적으로는 분산 P2P(Peer to Peer) 시스템이 이미 잠재력을 입증한 바 있다. 1999년에 MP3 파일 공유를 위한 냅스터를 시작으로 2001년에는 다양한 파일을 공유할 수 있는 비트토렌트가 등장해서 파일을 인터넷 상에 분산해 저장한 다음에 누구나 내려 받을 수 있게 됐다.

이런 서비스의 등장이 의미하는 바는 단순하다. 중앙 노드의 조정 없이 가입한 모든 구성원이 서로에게 컴퓨팅 자원을 제공하며, 공급자이자 소비자로 활동할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 파일 공유와 콘텐츠 배분 과정에서 중간자가 없어지므로 전파 속력도 빠르고 비용도 줄일 수 있다. 사용자가 많을수록 시스템은 더욱 강한 컴퓨팅 파워를 제공하며 콘텐츠도 풍부해진다.

P2P는 네트워크로 연결된 거대한 바자회를 가정하고 만든 시스템이므로 제작, 마케팅, 판매를 생산자와 소비자가 직접 해결하기 때문에 중간자 역할을 맡는 회사나 기관이 필요하지 않다. P2P는 콘텐츠의 무형적인 속성과 디지털화된 데이터의 속성이 맞물려 산업 전반에 엄청난 파괴력을 불러일으켰다.

하지만 P2P 시스템에는 결정적인 몇 가지 약점이 존재한다. 가장 먼저 참여하는 성원들의 신원과 소유권 관리 문제를 풀기가 쉽지 않다. 다수가 이진 거래의 장점 익명으로 콘텐츠를 올리고 내리는 방식으로 시작했기 때문에, 이는 너무나도 당연하다고 볼 수 있다.
다음으로 P2P 시스템에 참여하는 노드들의 의도를 파악하기 어려우며, 콘텐츠의 위변조와 무결성을 보장하기 어렵다. 누구나 파일을 올리고, 내리고, 바꾸고, 이름 붙일 수 있지만, 여기에 대한 어떤 기록도 남지 않으며 접근 제한도 없다.

이런 상황에서 바로 블록체인이 등장한다. 블록체인은 무형의 디지털화된 상품이나 서비스를 중개하는 모든 분야에서 반드시 풀어야 하는 숙제인 소유권 보장과 무결성 확보를 해소함으로써 신뢰의 플랫폼으로 자리잡고 있다.

알기 쉬운 블록체인

무결성과 신뢰는 밀접한 관계를 맺고 있다. 신뢰는 자연발생적인 특성이 아니며 끊임없이 노력해야 얻을 수 있으므로 시스템적으로 안전성, 일관성, 정확성, 무결성을 보증해야 한다. 그렇다면 P2P 시스템에서 무결성을 위협하는 요소는 무엇일까?

  • 환경/기술적인 결함 : 인터넷이 마비되거나 컴퓨터가 고장나거나 소프트웨어가 오동작하는 경우 무결성에 문제가 생길 가능성이 높다.
  • 악의적인 피어: P2P 네트워크에 참여하는 사용자들이 부정적이거나 악의적으로 행동하는 경우 시스템의 효용성이 떨어지고 최악의 경우 무결성에 타격을 입힌다.

블록체인의 기술적인 정의
블록체인은 블록이라고 부르는 레코드가 생성 순서에 따라 꼬리에 꼬리를 물고 늘어나는 목록이며, 블록은 암호화 기법을 사용해 서로 연결되고 보호된다. 각 블록은 일반적으로 직전 블록의 해시값, 타임스탬프와 거래 데이터를 포함한다. 처음부터 블록체인은 데이터 변경에 대한 내재적인 저항력을 확보하고 있다.

블록체인은 두 이해관계자 사이에서 발생하는 거래를 효과적이며 검증가능하고 영구적인 방식으로 기록하는 공개되고 분산된 원장으로 볼 수 있다. 분산 원장 개념을 정립하기 위해, 블록체인은 일반적으로 새로운 블록을 검증하고 합의하는 프로토콜에 의존한다. 일단 블록이 분산 원장에 기록되고 나면, 해당 블록에 속한 데이터를 변경하기 위해서는 이어지는 모든 블록을 변경해야 하므로 현실적으로 내용 수정이 쉽지 않다.

소유권과 분산 원장
블록체인에 담는 가장 중요한 데이터는 바로 소유권에 대한 원장이다. 금융, 부동산, 가족 관계 기록, 법인, 특허, 의료 기록은 모두 소유권과 관련 있으며, 소유권 이전이 발생할 때마다 새로운 변경 내역이 기존 변경 내역 다음에 이어져서 최신 상태를 이진 거래의 장점 유지한다. 블록체인은 소유권을 증명하고 소유권을 사용(이전)하기 위한 두 가지 상반된 기능을 제공한다.

원장은 누구에게나 공개되어 읽을 수 있지만(투명성), 소유자가 아닌 사람은 소유권을 행사(즉, 원장에 소유권 사용을 기록)할 수 없어야 한다(인권이나 재산권 보호). 앞서 기술적인 정의에서 ‘새로운 블록을 검증하고 합의하는’이라는 표현이 나오는데, 이를 통해 단일 원장이 아닌 분산 원장에 다수의 노드가 동의하는 진실을 기록함으로써 소유권을 유지할 수 있다.

소유권을 증명하고 사용하기 위해서는 식별이라는 개념이 필요하며, 소유권을 사용하기 위해서는 인증과 승인이라는 개념이 필요하다. 식별은 자신이 누구라고 주장하는 행위이며, 인증은 실제 식별을 증명하는 행위이며, 승인은 사전에 인증된 대상에 대해 자원의 접근을 허가하는 행위이다.

블록체인에서 소유자는 반드시 자연인일 필요는 없으며, 내부에서 고유한 식별자로 구분되는 엔티티(Entity)이면 충분하다. 이를 자주적 신원(self-sovereign identity)이라 하며, 개인이든 법인이든 단체든 심지어 IoT 장비든 상관없이 블록체인의 구성원으로 활동할 수 있다. 기존 시스템과는 달리 현실과 1:1로 연결할 필요가 없으므로 블록체인의 활용도를 극대화할 수 있다.

소유권을 관리하기 위한 관점에서 블록체인의 기술적인 정의와 소유권의 관계를 정리하면 표 1과 같다.

  • 디지털 재화의 복제 문제 : 컴퓨터 데이터를 제약 없이 복제함으로써 발생하는 문제인데, 복식 부기 원장(예: 비트코인)을 사용하거나 전체 노드에 잔고 내역을 유지하는(예: 이더리움) 방법으로 복제를 원천적으로 방지한다.
  • 원장의 분산 P2P 시스템에서 발생한 문제 : 모든 피어들이 정보를 전달받기까지 시간이 걸리는 문제이며 일부 피어가 다른 피어와는 상이한 정보를 유지하는 경우가 생길 수 있다. 블록체인에서는 먼저 성립된 거래만 허용하며 분산된 노드 사이에서 블록 충돌이 발생할 경우 가장 긴 블록을 선택하는 방법으로 이중 사용을 원천적으로 방지한다.
  • 다른 계정으로 소유권을 이전하려는 계정의 식별자(송신자 ID)
  • 소유권을 이전받으려는 계정의 식별자(수신자 ID)
  • 이전하려는 재화의 총액
  • 이전이 완료된 시각
  • 이전하기 위해 필요한 수수료
  • 소유권을 이전하려는 원 소유자의 증명(또는 서명)
  1. 형식적 정확성(verification) : 거래 데이터의 형식을 따르는지 확인하는 작업이다.
  2. 의미적 정확성(validation) : 실제 유효한 거래인지를 확인하는 작업이다. 예를 들어 송금 과정에서 잔고가 부족할 경우 오류가 발생해야 하며, 이중 거래를 막아야 한다. 필요에 따라 최대 금액이나 거래 횟수에도 제한을 가할 수 있다.
  3. 승인 : 소유권자만 거래를 요청할 수 있게 만든다.
  • 확정적 : 동일한 데이터를 해시 이진 거래의 장점 함수에 넣으면 반드시 동일한 결과가 나와야 한다.
  • 엔트로피 : 입력 데이터가 살짝만 변해도 결과 값은 예측이 불가능한 수준으로 엔트로피가 증가해야 한다. 입력 데이터에서 해시를 예측할 수 있으면 안 된다.
  • 일방 함수 : 해시 함수는 비가역적인 특성이 있으므로 역함수가 존재하지 않는다. 즉 해시값을 사용해 원래 입력 데이터를 복원할 수 있으면 안 된다.
  • 충돌 회피 : 입력 데이터는 다르지만 결과 해시값이 같으면 안 된다. 결과 해시 길이가 짧을수록 충돌이 일어날 가능성이 높지만, 그렇다고 길이가 길다고 반드시 충돌이 일어나지 않는다는 말은 아니다. 충돌 회피를 위해 수학자들은 엄청난 노력을 기울이고 있다.

공개 키 기반 구조
평문(plain text)을 남들이 알아보지 못하게 암호화하기 위해서는 본문을 이리저리 뒤섞을 힌트인 열쇠글이 필요하다. 특정 이진 거래의 장점 열쇠글을 사용해 문자열을 암호화했으면, 동일한 열쇠글을 사용해 암호화된 문자열을 복호화할 수 있다. 이런 방식을 대칭 키 기반 구조라 부른다. 여기서 문제는 열쇠글을 신뢰할 수 있는 사람에게 전달하는 방법이다. 열쇠글을 누군가 훔친다면 중간에 가로채어 내용을 읽을 수도 있고, 바꾼 다음에 다시 보낼 수도 있게 된다. 블록체인에서는 신뢰할 수 없는 상황에서 신뢰를 만들어야 하므로 대칭 이진 거래의 장점 키 기반 구조를 사용할 수 없다. 그렇다면 해법은?

  • A라는 사람만 풀 수 있는 편지를 보내는 방법 : A의 공개 열쇠를 사용해 암호화하면, 개인 열쇠를 들고 있는 A 이외에 다른 사람은 복호화할 수 없다.
  • A라는 사람이 편지를 보냈음을 확인하는 방법 : A의 개인 열쇠를 사용해 암호화하면, A의 공개 열쇠로만 복호화가 가능하다.
  • 거래 검증 : 거래 형식과 내용을 면밀히 따져서 잘못된 서명이 들어있거나 송금을 위한 잔액이 부족한 경우 오류를 반환한다.
  • 블록 검증 : 우선순위가 높은 거래부터 차례대로 블록을 채우는 과정에서 위변조가 불가능하게 거래에 대한 해시와 블록 자체에 대한 해시값을 구한다.
  • 합의 : 이렇게 만들어진 블록을 다른 피어에서 검증해 문제가 있을 경우 블록 전파를 거부한다.

스마트컨트랙트
블록체인의 장점은 참여한 이해관계자들 사이에 중간자가 존재할 필요가 없기에 시간과 충돌을 줄이는 탈 중앙집중화된 시스템에서 온다. 하지만 투명하고 합의에 의해 기록되고 공유되는 분산 원장만으로는 분산 데이터베이스 이상의 가치를 부가하기 어렵다는 문제가 있다. 공유되는 데이터를 중심으로 비즈니스 논리를 구현할 방안이 필요하다.

1994년에 컴퓨터 과학자 겸 법철학자이자 암호학자인 닉 스자보(Nick Szabo)는 탈 중앙집중화된 원장이 지능적인 계약에 사용될 수 있음을 깨달았다. 스마트컨트랙트(Smart Contract)라고 불리는 이 개념은 계약을 컴퓨터 코드로 변환해서 저장하고 시스템에 복제해 블록체인 네트워크를 구성하는 여러 컴퓨터에서 조건에 맞춰 비즈니스 논리를 수행하는 이론적인 토대를 만들었다. 스마트컨트랙트는 송금, 물품 배송, 서비스 수행과 같은 거래 과정에서 중간자의 개입 없이 돈, 자산, 주식 등을 투명하고 충돌 없이 교환하는 수단을 제공한다.

스마트컨트랙트는 양자 사이에 합의된 특정 거래 조건이 성립할 때 코드 형태로 존재하는 비즈니스 논리가 자동으로 수행되며 최종 수행 결과를 합의에 의해 확정하는 방식으로 동작한다. 따라서 전통적인 거래법보다 뛰어난 보안성을 제공하며, 중간자가 없어짐으로 인해 거래 비용을 줄여준다.

블록체인이 원장을 보관하는 NoSQL 형태의 변경 불가능한 분산 데이터베이스라면, 스마트컨트랙트는 원장에 기록되는 거래 내용에 따라 동작하는 서버리스(Serverless) 애플리케이션으로 생각할 수 있다.

자동차 업계에서 블록체인 응용

자동차 업계는 꾸준히 신기술을 포용해왔다. 최근에는 전기차, 커넥티드카, 자율주행차를 앞세워 시장을 공략하고 있다. 차량 공유를 비롯한 다양한 비즈니스 모델에도 대응하고 있다. 하지만 수많은 이해관계자들이 존재하는 자동차 생태계 전반에 영향을 미치는 기술은 블록체인이 유일하다고 할 수 있다. 여러 이해관계자들이 합의에 의해 운영되는 분산된 공유 장부라는 특성으로 인해 블록체인은 다음과 같은 자동차 업계와 관련해 다양한 응용 분야에 적용할 수 있다.

차량 소유권 이전
판매자에서 구매자로 소유권을 넘기는 작업은 절차가 무척 복잡하며, 이에 따라 상당히 많은 중간자가 개입할 수밖에 없는 구조다. 특히 중고차의 경우에는 다양한 자산 이동 경로가 존재하므로, 이를 추적하고 관리하는 작업에는 많은 노력이 들어간다. 단순히 서류를 디지털화하는 작업만으로는 여기저기 흩어져 있는 기록을 검색하고 비교하고 통합하는 수고를 덜지 못한다.

차량 소유권은 차량 제조사, 보험사, 중고차판매소, 차량등록사업소, 정비소 등 여러 이해관계자가 공유해야 하는 정보이므로, 블록체인을 사용해 변경이 불가능하고 투명하고 위변조에 강한 분산화된 데이터베이스에 저장한다면 차량 자산의 인증, 검증, 이전에 필요한 시간을 줄일 수 있다. 소유권과 연계된 차량 파손과 수리 이력, 유지보수 이력, 검사 이력까지 분산 원장에 기록할 경우 차량 매매와 관련된 엄청난 시간과 노력을 절약할 수 있으며, 이는 비용절감 효과로 이어진다.

차량/IoT 상호작용
자율주행차는 자유롭게 이동하면서 통신하는 디바이스이며, 다른 차량이나 도로와 상호작용의 결과로 수많은 트랜잭션을 만들어낸다. 이런 트랜잭션을 여러 이해관계자들 사이에서 공유되고 안전하고 변경 불가능한 데이터베이스에 기록할 경우 활용도를 극대화할 수 있다. 기존 빅데이터 관점에서는 자료 수집, 저장, 분석에 초점을 맞췄다면 블록체인 관점에서는 정보의 공유와 투명성에 초점을 맞춘다.

이렇게 수집된 여러 가지 정보는 차량이 능동적으로 소유주에게 차량 점검을 제안하고 필요한 부품을 보유한 근처 정비소를 찾아 자동으로 예약하고 가격 비교를 통한 비용 협상과 결제까지 가능하게 만든다. 어느 정비소에 가더라도 모든 차량 수리 이력과 유지 보수 이력을 확인할 수 있으므로 정비 시간과 비용을 줄일 수 있다.

또한 유료도로나 주차장을 이용할 경우에도 스마트컨트랙트 기법을 활용해 차량과 요금소 사이에서 자동으로 거래를 일으켜 요금을 정산할 수 있게 되므로 정산 시스템을 단순하게 만들어 복잡한 절차를 단순하게 만들고 수수료도 줄이고 사용도 편리하게 만들 수 있다.

보험 보상 처리
현재 보험 보상 처리는 복잡한 서류 작성, 제출, 검토를 요구한다. 이런 정보를 분산 원장에 저장할 경우 보험회사, 정비소, 이진 거래의 장점 병원, 법집행기관 사이에서 동일한 정보를 빠짐없이 공유할 수 있으므로 사고와 보상 처리와 관련해 부정이 개입될 여지를 줄이므로 투명성을 높일 수 있다.

또한 스마트컨트랙트 기법을 활용할 경우 특정 조건을 만족하는 거래에 따라 이해관계자들 사이에 맺어진 계약을 자동으로 이행하므로 처리와 대기 시간을 절약하며 계약 미 이행에 따른 분쟁도 줄일 수 있게 된다. 차량/IoT 상호작용에서 발생하는 정보까지 결합할 경우 차량 파손 부위에 따른 자동 보상금 산정, 정비소 지정, 정산까지 한 번에 가능해지므로 블록체인의 도입 효과를 극대화할 수 있다.

충전
셀프 주유소가 늘어나고 있긴 하지만, 주유 과정에서 어떤 식으로든 사람이 개입해야 한다. 하지만 자율주행 전기차가 보급될 경우, 전기가 부족하면 차량이 스스로 무인 충전소에 들러 전기를 충전한 다음에 필요한 금액을 지불하는 방식이 일상으로 이진 거래의 장점 자리잡게 될 것이다.

사람과 사람뿐만이 아니라 사물과 사물 사이에도 거래가 가능한 블록체인을 활용하면 사람의 개입없이 자동적으로 충전과 정산이 가능하게 된다. 중간자 개입이 없어지므로 수수료 절약은 물론이고 정보의 비대칭성으로 인해 최저가 주유소를 찾아 여기저기 해맬 필요도 없어질 것이다.

  • 차량 부품 추적과 비교 : 엄청나게 많은 자동차 부품을 추적하고 비교하는 작업은 결코 쉽지 않다. 블록체인을 사용해 공유 원장에 기록할 경우 많은 부분을 개선할 수 있다.
  • 공급망과 비즈니스 프로세스 간소화 : 1, 2, 3차로 구분되는 여러 협력업체 사이의 정보 교환 과정에서 블록체인을 활용할 경우 프로세스 간소화가 가능하다.
  • 차량 인도부터 폐차에 이르는 전 주기 이력 관리(공장에서 차량 출고 → 선적 → 수출 세관 통과 → 목적지 국가 도착 → 수입 세관 통과 → 분배 센터 입고 → 대리점 인도 → 고객에게 인도 → (점검을 위해) 서비스 센터 입고) : 각 단계마다 블록체인을 활용해 거래 이력을 만들면 한 곳에서 차량의 상태를 일목요연하게 확인할 수 있다.

실제 블록체인을 활용해 자동차 업계에서 비즈니스를 벌이는 구체적인 사례는 없을까? 여기서는 ICO에 성공한 VLB(Vehicle Lifecycle Blockchain)을 하나의 예로 소개한다.

VLB는 블록체인 기술을 활용해 차량 전 주기에 걸쳐 만들어지는 모든 기록을 탈 중앙집중적인 분산 원장에 기록하고 이를 활용할 수 있게 만든다. 차량에 대한 다양한 정보를 활용할 경우 차량 제조사는 보증 비용과 리콜 비용을 줄이는 동시에 고객 만족도를 높이고 인증 대리점이 수행하는 차량 유지보수에 들어가는 비용을 줄일 수 있다.

보험사는 차량 보험 정책 결정을 최적화할 수 있으며, 보험 청구 관리 비용을 줄일 수 있다. 협력 업체는 차량 수리 부품에 대한 재고관리를 원활하게 할 수 있다. 차량 정비 업체는 유지보수 이력을 안전하게 관리할 수 있다. 차량 소유주는 구입 대상 중고 차량을 신뢰할 수 있으며, 판매 대상 중고 차량 가격을 공정하게 받을 수 있다.

하지만 이 모든 이익은 정보가 투명한 정보 공유를 가정한다. VLB에서는 여러 이해관계자들이 차량 관련 정보를 제공하는 대가로 VLB 토큰을 주고받게 만든다. 데이터 소유주는 블록체인에 올리기 위해 소량의 VLB 토큰을 사용하며(이렇게 해야 분산 서비스 거부 공격이나 잘못된 데이터를 제공하는 유인이 없어진다), 데이터의 완결성이 높으며 정확할수록 다른 곳에 해당 데이터를 제공할 때 많은 VLB 토큰을 받을 수 있게 된다.

만일 여러 번에 걸쳐 잘못된 데이터를 고의적으로 올릴 경우 들고 있는 토큰(지분)을 소각하는 방식으로 제제를 가한다. 블록체인에 올라온 데이터가 필요한 이해관계자들은 VLB 토큰을 지불해서 해당 데이터에 접근할 수 있다. 이 때, 데이터 소유주에게 콘텐츠 공유 대가로 VLB 토큰이 지급된다.

전형적인 양면(two-side) 비즈니스 모델이므로 초기에 데이터가 없으면 사람도 이진 거래의 장점 이진 거래의 장점 모이지 않는다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 초기에 CarFix와 같은 기업 고객을 끌어들여 부트스트래핑하기에 충분한 정보를 블록체인에 올리는 방법을 사용할 것이라고 한다.

차량 수리와 관련한 거래 레코드 예는 그림 2와 같다. 차대번호(VIN), 보증 식별자, 마일리지 기록, 수리점 식별자, OEM 식별자, 수리 부품 SKU 비용, 공임, 지불 정보를 하나로 묶어 분산 원장에 기록하면, 차량 소유자, 수리점, 차량 제조사, 수리 부품 제조사가 해당 거래 기록을 조회할 수 있게 된다.

완벽한 자동차 생태계를 위한 마지막 퍼즐

지금까지 자동차 업계를 중심으로 블록체인과 관련한 기술적인 내용, 응용분야, 활용사례를 간략하게 살펴봤다. 이 글에서는 주로 블록체인을 활용한 차량 대내외 서비스에 집중했지만, 자율주행차가 일반에 보급되기 시작할 경우 차량 자체가 자주적인 신원을 확보한 하나의 IoT로 동작하면서 블록체인 생태계를 구성하는 일원으로 자리잡게 되므로 블록체인이 자동차 업계에 미칠 파급효과는 더욱 커질 것으로 예상한다.

예를 들어, 자율주행차가 운행 중에 확보한 고해상도 주변 데이터를 투명하고 효과적으로 수집하고 이익을 배분하는 과정에서 블록체인이 보여줄 위력을 상상해보라. 데이터를 수집하고 배포하고 가공하고 이익을 나누는 전 주기에 걸쳐 신뢰의 기반이 되는 플랫폼을 확보한다면 자동차 업계의 발전 속도가 한층 더 빨라질 것이다.

방대한 데이터 수집을 위한 빅데이터 기술과 이렇게 수집된 데이터를 처리하는 인공지능 기술에 이어 튼튼한 신뢰의 플랫폼인 블록체인 기술까지 등장함으로써 선도적인 자동차 회사에서는 부가가치를 극대화하기 위해 발빠르게 이 모든 기술을 하나로 엮는 작업을 진행 중이다. 비용절감과 생산성 향상을 위한 하드웨어 분야와 혁신을 이끄는 인공지능과 자율주행 소프트웨어 기술은 물론이고 다양한 경로로 수집된 데이터를 투명하고 신뢰할 수 있게 만드는 블록체인 기술까지 삼위일체를 이룰 때 비로소 완벽한 자동차 생태계가 갖춰질 것이다. end

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제1조 시행일
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AI는 어떻게 ‘사기 거래’를 잡아낼까?

지난 글에서는 인공지능이 이상 탐지 분야에 어떤 도움을 줄 수 있는지를 알아봤습니다. 그렇다면 구체적으로 인공지능을 이상 탐지에 적용하기 위한 절차와 방법은 어떻게 될까요?

● 도난 카드로 100만 원 플렉스? ‘수상한 결제’ AI가 잡는다!

이번에는 이상거래 탐지를 위한 인공지능의 학습 및 적발 과정을 알아보겠습니다. 아래 그림을 보면 인공지능이 과거 거래의 사기 패턴을 학습하는 ‘학습 단계’와 학습된 인공지능 모델로 새로 발생하는 거래의 사기 여부를 탐지하는 ‘탐지 단계’로 나눌 수 있습니다. 각각의 세부 단계를 알아볼까요?

l 인공지능을 이용한 사기 거래 학습 및 탐지 이진 거래의 장점 과정

먼저, 학습 단계입니다. 학습 단계는 변수를 정의(생성)하고 준비한 학습 데이터로 인공지능 모델을 학습해 모델의 정확도를 평가하는 단계로 이루어집니다.

변수 생성 단계

거래 데이터를 인공지능 학습에 사용하기 위해서는 숫자 형태의 변수로 표현해야 합니다. 이 과정에서 적절한 수학적인 처리를 하게 되면 사기 변별력이 더욱더 높은 파생 변수를 생성할 수 있습니다.

생성된 변수는 모델 학습에 미치는 기여도에 따라 우선순위를 두어 선별하게 됩니다. 예를 들어 대포통장 개설 방지를 위한 모델을 개발할 경우에는 아래와 같은 내용을 인공지능에 학습시킬 수 있습니다.

  • 계좌와 관련 정보: 계좌주의 직업과 성별 등 인구 통계적 속성, 계좌 개설 일자, 계좌 잔액
  • 거래와 관련 정보: 거래 휴면기간, 거래 재개 후 거래 빈도와 금액, 입출금 채널의 특성
  • 네트워크와 관련된 정보: 대상 계좌와 타 계좌 간 거래 관계, 계좌주와 관계인의 네트워크

이러한 정보를 바탕으로 이상 패턴을 포착하기 위해 거래의 간격, 크기, 증감량, 유사성, 빈도, 확률 등으로 수치로 표현해 학습을 위한 변수로 사용합니다.

학습 데이터 준비 단계

사기의 특성상 전체 거래에서 사기 거래가 차지하는 비율은 극소수입니다. 예를 들어 1,000건 거래 중 3~5건 미만으로 사기 거래가 존재한다고 하면 사기의 비율이 0.3% ~ 0.5%가 되는데, 이러한 현상을 데이터 불균형(Data Imbalance)이라고 합니다. 데이터 불균형 상태에서는 모형의 학습이 어렵고 사기 탐지의 정확도인 재현율(Recall-rate)이 낮아질 수밖에 없습니다.

데이터 불균형 문제는 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용해 효과적인 해결이 가능합니다. 최근 음원, 이미지의 합성에 활용되는 이진 거래의 장점 강화 학습 기법인 GAN을 이용하면 사기와 유사한 모조 사기 데이터를 복제 생성해 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하고, 더 나아가 과거 사기를 합성해 학습에 사용하면 변화하는 사기 패턴에 선제적으로 대응하는 효과를 얻을 수 있습니다. 대부분 사기는 기존의 사기를 조금씩 변형하면서 진화하기 때문입니다.

인공지능 학습 단계

준비된 학습 데이터를 인공지능에 학습시키는 단계입니다. 딥러닝의 DNN, CNN, RNN 등과 같은 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

DNN은 복잡한 사기 패턴 인지에 효과적이며, CNN은 시계열 거래의 2차원 이미지 벡터 변환을 통해 세부적인 특징을 학습하는 것에 적합하고, RNN은 순차적으로 발생하는 거래의 순서를 기억하며 학습하는 것에 유용합니다. 학습하려는 데이터에 적합한 알고리즘을 선택해 적용해야 합니다.

알고리즘별로 학습해 정확도가 높은 알고리즘을 선택할 수도 있고, 다수의 모형을 앙상블로 구성해 개별 모형이 가진 장점을 발휘하며 사기 탐지에 역할 분담하는 구조를 적용할 수도 있습니다.

사기 탐지 정확도 평가 단계

이진 분류 문제에서는 어떤 경우를 Positive로 하고 나머지 경우를 Negative로 할 것인지를 정하는 것이 중요합니다.

만약 암을 진단하는 사례에서 정상을 Positive로 설정한다면, 모든 환자를 정상이라고 진단하더라도 정확도는 99%가 나오겠지만 1%의 암 환자를 놓치면서 정상을 99%의 정확도로 맞추는 진단은 의미가 없습니다. 적발하려는 사례가 정상이 아니라 암에 걸린 사례이기 때문입니다. 그러므로 사기 탐지에서도 사기의 경우를 Positive로 설정하고 나머지 정상을 Negative로 설정해야 합니다.

그리고 분류 정확도(Accuracy)는 아래의 그림에서 ‘True Negative 건수 + True Positive 건수 / 전체 건수’의 계산으로 산출합니다. 눈여겨볼 부분은 사기를 정상으로 잘못 분류하는 미탐 영역인 거짓 음성(False Negative, Type II error)과 정상을 사기로 잘못 분류하는 오탐 영역인 거짓 양성(False Positive, Type-I error)입니다.

이 둘은 한쪽을 높이려 하면 다른 한쪽이 낮아지는 Trade-off 관계를 가지고 있습니다. 또한 업무 성격에 따라 다른 우선순위를 가질 수 있는데 예를 들면, 범죄 수사에서는 무죄 추정의 원칙에 따라 오탐이 미탐보다 중요하지만, 의료 진단에서는 암 환자를 정상이라고 진단하면 안 되기 때문에 미탐이 오탐보다 중요합니다.

l Confusion Matrix

사기 탐지에서는 사기를 정상으로 허용하는 미탐이 높아지면 사기 손실 비용이 커지고, 정상을 사기로 잘 못 분류하는 오탐이 높아지면 조사 과정에서 고객의 불만이 높아질 수 있습니다. 적절한 미탐율과 오탐율을 설정하기 위해서는 기업의 정책과 현장의 경험을 조정하는 과정이 필요합니다.

사기 탐지 단계

사기 탐지 단계는 학습된 모형을 이용해 새롭게 발생하는 거래의 사기 여부를 탐지하는 단계입니다. 학습을 잘 시키는 것도 중요하지만 학습된 모형을 잘 운영하는 것이 더 중요합니다. 효과적인 운영을 위한 중요한 고려 사항이 있습니다.

첫째, 사기 탐지 시에는 ‘개별 거래의 사기 가능성(확률)’과 함께 ‘이런 확률을 보인 근거’가 제공되어야 합니다. 조사자로서는 확률보다 근거가 더 중요한 정보일 수 있습니다. 근거는 탐지에 이진 거래의 장점 사용된 변수와 데이터를 기반으로 도출할 수 있습니다.

둘째, 사기 거래의 패턴은 계속 변합니다. 그러므로 정확도를 지속해서 모니터링해야 하며, 주기적으로 모형을 재학습 시킬 수 있는 운영 환경을 만들어야 합니다.

인공지능 적용을 위한 고려 사항

다음으로 인공지능을 적용할 때 고려해야 할 사항을 확인해보겠습니다. 개발 및 운영 시에 고려하면 좋겠습니다.

첫째, 인공지능에 의한 불평등과 차별요소 제거

미국에서는 인공지능을 이용한 범죄예측, 사회보험의 부정수급 탐지 등에서 사회적 불평등이나 인종, 지역에 의한 차별을 고착화하는 사례가 있었습니다. 성별, 인종 등에 따라 차별적인 판정 결과를 보인 경우인데요. 사기 탐지에서도 변수를 선정할 때 고려해야 하는 점입니다. 예를 들면 직접적으로 인종이라는 변수를 사용하지 않더라도 거주 지역이라는 대리 변수가 인종을 대신 설명하는 방식으로 작용할 수 있습니다.

이를 방지하기 위해 이진 거래의 장점 인공지능에 학습된 데이터와 변수에 편향이 없는지, 모형의 학습 과정에 오류는 없는지 확인할 수 있는 체계를 갖추어야 하며, 인공지능이 결정한 결과에 관해 설명할 책임이 중요하게 대두되고 있습니다. 이미 금융권의 신용평가 업무 등은 평가 결과에 대한 법적인 설명 책임을 요구하고 있습니다.

둘째, Rule 기반의 탐지와 인공지능 모델의 협업

인공지능을 적용하게 되면 전통적인 Rule 기반 탐지 모델은 효과가 없는 걸까요? 그렇지 않습니다. 기업의 지식 자산인 직관적이고 강력한 사기 탐지 규칙을 인공지능 모델과 함께 사용하는 것이 좋습니다. Rule에 의해 탐지할 패턴과 인공지능에 의해 탐지할 패턴을 나누고 서로의 미탐, 오탐 영역을 교차 분석해 보완하면 업무 효율과 정확성이 더 높이면서 하이브리드한 형태로 발전할 수 있습니다.

지금까지 인공지능을 이용한 이상거래 탐지 시스템에 대해 알아보았습니다. 4차 산업혁명 시대에 인공지능은 인간의 지적 노동을 대체합니다. 인공지능을 의사결정 분야에 적용하려는 데이터 분석가들은 인공지능의 효과를 잘 발휘하면서도 부작용 없이 적용될 수 있도록 전문가적 주의를 갖고 노력해야 합니다.

글 l LG CNS Enterprise분석2팀

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