제10항에 있어서, 상기 에서특정 과거 타임스텝()에 대응되는 지연 시간 관측값이 상기 현재 타임스텝에서 존재하는 경우, 상기 관측값을 상기 특정 과거 타임스텝()에 대응되는 지연 시간으로 사용하고,상기 특정 과거 타임스텝()에 대응되는 지연 시간 관측값이 현재 타임스텝에서 존재하지 않는 경우, 0을 상기 특정 과거 타임스텝()에 대응되는 지연 시간으로 사용하는,블록체인 네트워크에서 노드 장치.

블록체인 네트워크에서의 트랜잭션 처리를 위한 노드 장치의 동작 방법에 있어서,현재 타임스텝에서 소정 개수의 과거 타임스텝(timestep)에 대한 평균 트랜잭션 양 및 트랜잭션 지연 시간 정보를 획득하는 동작; 및 상기 획득된 평균 트랜잭션 양 및 트랜잭션의 지연 시간 정보를 이용하여 상기 현재 타임스텝에서의 트랜잭션 생성 여부를 결정하는 동작을 포함하는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치의 동작 방법.

제1항에 있어서, 상기 트랜잭션 생성 여부를 결정하는 동작은 상기 소정 개수의 과거 타임스텝에 대한 평균 트랜잭션 양 및 트랜잭션 지연 시간 정보를 강화학습 신경망의 입력으로 사용하는 동작을 포함하는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치의 동작 방법.

제2항에 있어서, 상기 현재 타임스텝에서의 상기 강화학습 신경망의 입력은 하기 수학식 1로 표현되는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치의 동작 방법.[수학식 1](여기서, Oi,t는 강화학습 신경망의 입력값이고, 하첨자 i는 노드 장치의 인덱스이고, t는 현재 타임스텝을 나타내는 인덱스이다. : 지난 timestep 동안 평균 트랜잭션 양 : 지난 timestep 동안 트랜잭션의 지연 시간)

제3항에 있어서, 상기 에서특정 과거 타임스텝()에 대응되는 지연 시간 관측값이 상기 현재 타임스텝에서 존재하는 경우, 상기 관측값을 상기 특정 과거 타임스텝()에 대응되는 지연 시간으로 사용하고,상기 특정 과거 타임스텝()에 대응되는 지연 시간 관측값이 현재 타임스텝에서 존재하지 않는 경우, 0을 상기 특정 과거 타임스텝()에 대응되는 지연 시간으로 사용하는,블록체인 네트워크에서 노드 장치의 동작 방법.

제3항에 있어서, 상기 은 하기 수학식 2로 표현되는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치의 동작 방법. [수학식 2](여기서, 는 t'타임스텝에서의 관측된 지연 시간으로, 관측된 값이 현재 타임스텝에서 존재하지 않는 경우 0으로 한다. ai,t'는 i노드 장치가 t'타임스텝에서 트랜잭션을 생성했는지를 나타내는 인디케이터로 1이면 생성을 나타내고, 0이면 생성하지 않음을 나타낸다.)

제5항에 있어서, 상기 강화학습 신경망은 학습의 결과에 따라 리워드를 할당하되,상기 강화학습 신경망의 리워드는 특정 타임스텝에 대응되는 트랜잭션이 업데이트 된 경우, 트랜잭션 지연시간이 설정된 임계값 이상인지 여부에 따라 다르게 할당되는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치의 동작 방법.

제6항에 있어서, 상기 강화학습 신경망의 리워드는 하기 수학식 3으로 표현되는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치의 동작 방법.[수학식 3](여기서, ri,t는 i노드의 t 타임스텝에서의 강화학습 신경망의 리워드이다. ai,t=1이면, 트랜잭션 생성을 의미하고, ai,t=0이면, 트랜잭션을 생성하지 않음을 의미한다. 그리고 lth는 지연 시간에 대한 설정된 임계값으로 유효한 트랜잭션 처리를 위한 지연 시간이다. li,t는 i노드의 t 타임스텝에서의 트랜잭션 지연 시간이다.)

블록체인 네트워크에서의 트랜잭션 처리를 위한 노드 장치에 있어서,상기 블록체인 네트워크에 연결된 피어(peer)로부터 특정 타임스텝에 대응되는 트랜잭션 양 및 트랜잭션 지연 시간 정보를 수신하는 통신부; 현재 타임스텝에서 소정 개수의 과거 타임스텝(timestep)에 대한 평균 트랜잭션 양 및 트랜잭션 지연 시간 정보를 획득하는 입력 정보 획득부; 및 상기 획득된 평균 트랜잭션 양 및 트랜잭션의 지연 시간 정보를 이용하여 상기 현재 타임스텝에서의 트랜잭션 생성 여부를 결정하는 트랜잭션 생성부; 및상기 통신부, 상기 입력 정보 획득부 및 상기 트랜잭션 생성부를 제어하는 제어부를 포함하는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치.

제8항에 있어서, 상기 트랜잭션 생성부는 상기 소정 개수의 과거 타임스텝에 대한 평균 트랜잭션 양 및 트랜잭션 지연 시간 정보를 강화학습 신경망의 입력으로 사용하는 동작을 수행하는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치.

제9항에 있어서, 상기 현재 타임스텝에서의 상기 강화학습 신경망의 입력은 하기 수학식 1로 표현되는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치.[수학식 1](여기서, Oi,t는 강화학습 신경망의 입력값이고, 하첨자 i는 노드 장치의 인덱스이고, t는 현재 타임스텝을 나타내는 인덱스이다. : 지난 timestep 동안 평균 트랜잭션 양 : 지난 timestep 동안 트랜잭션의 지연 시간)

제10항에 있어서, 상기 은 하기 수학식 2로 표현되는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치. [수학식 2](여기서, 는 t'타임스텝에서의 관측된 지연 시간으로, 관측된 값이 현재 타임스텝에서 존재하지 않는 경우 0으로 한다. ai,t'는 i노드 장치가 t'타임스텝에서 트랜잭션을 생성했는지를 나타내는 인디케이터로 1이면 생성을 나타내고, 0이면 생성하지 않음을 나타낸다.)

제12항에 있어서, 상기 강화학습 신경망은 학습의 결과에 따라 리워드를 할당하되,상기 강화학습 신경망의 리워드는 특정 타임스텝에 대응되는 트랜잭션이 업데이트 된 경우, 트랜잭션 지연시간이 설정된 임계값 이상인지 여부에 따라 다르게 할당되는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치.

제13항에 있어서, 상기 강화학습 신경망의 리워드는 하기 수학식 3으로 표현되는, 블록체인 네트워크에서 노드 장치.[수학식 3](여기서, ri,t는 i노드의 t 타임스텝에서의 강화학습 신경망의 리워드이다. ai,t=1이면, 트랜잭션 생성을 의미하고, ai,t=0이면, 트랜잭션을 생성하지 않음을 의미한다. 그리고 lth는 지연 시간에 대한 설정된 임계값으로 유효한 트랜잭션 처리를 위한 지연 시간이다. li,t는 i노드의 t 타임스텝에서의 트랜잭션 지연 시간이다.)