KNOM Review

The Korean Institute of Commucations and Information Sciences (한국통신학회)
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A Study on the Prediction of Number of Bitcoin Network Transactions Based on Machine Learning

기계학습 기반 비트코인 네트워크 트랜잭션 수 예측에 관한 연구

  • Ji, Se-Hyun (Korea University Department of Computer and Information Science) ;
  • Baek, Ui-Jun (Korea University of Department of Computer and Information Science) ;
  • Shin, Mu-Gon (Korea University of Department of Computer and Information Science) ;
  • Park, Jun-Sang (LG Electronics CTO) ;
  • Kim, Myung-Sup (Korea University Department of Computer and Information Science)
  • Received : 2019.06.24
  • Accepted : 2019.08.15
  • Published : 2019.08.31
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Abstract

Bitcoin, based on the blockchain technology is an online crypto-currency developed by Satoshi Nagamoto. Bitcoin, which was first issued on January 3, 2009, is rapidly evolving with increasing number of transactions. However, untoward incidents are occurring due to an increase in the number of Bitcoin transactions. Predicting the number of Bitcoin transactions is important to prepare for any issues that can occur in the Bitcoin network. This paper proposes to design model for predicting the number of Bitcoin transactions by applying two machine learning algorithms and then a model for predicting the number of Bitcoin transactions through experiments.

블록체인 기술을 기반으로 만들어진 비트코인은 Satoshi Nagamoto에 의해 개발된 온라인 암호화폐이다. 2009년 1월 3일 최초로 발행된 비트코인은 트랜잭션 수의 증가와 함께 급속도로 발전 중이다. 그러나 비트코인 트랜잭션수의 증가에 따른 부작용이 발생하고 있다. 비트코인 트랜잭션 수를 예측하는 것은 비트코인 네트워크에 발생하는 부작용에 대비하기 위해 중요하다. 본 논문은 두 가지 기계학습 알고리즘을 적용하여 비트코인 트랜잭션 수를 예측하는 모델을 설계한 뒤, 실험을 통해 비트코인 트랜잭션 수를 예측하는 모델을 제안한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2018년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(NRF-2018R1D1A1B07045742)과 2018년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2018-0-00539-001,블록체인의 트랜잭션 모니터링 및 분석 기술개발)