[논문 리뷰] Simulation-Based Digital Twin Development for Blockchain Enabled End-to-End Industrial Hemp Supply Chain Risk Management

Keqi Wang, Wei Xie외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 19.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 8인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 블록체인 기반 산업 대마 공급망(IHSC)을 위한 시뮬레이션 기반 디지털 트윈을 제안하여 투명성, 리스크 관리 및 의사결정을 향상시킨다. 두 층의 증명자 권한(PoA) 블록체인과 확률적 시뮬레이션을 통합함으로써, 재배, 가공 및 추출 단계 동안 CBD 및 THC 농도의 공간-시간적 종속성을 모델링하여 기존 블록체인 대비 건조 손실을 44% 감소시키고 검증 효율을 34% 향상시켰다.

ABSTRACT

With the passage of the 2018 U.S. Farm Bill, Industrial Hemp production is moved from limited pilot programs to a regulated agriculture production system. However, Industrial Hemp Supply Chain (IHSC) faces critical challenges, including: high complexity and variability, very limited production knowledge, lack of data and information tracking. In this paper, we propose blockchain-enabled IHSC and develop a preliminary simulation-based digital twin for this distributed cyber-physical system (CPS) to support the process learning and risk management. Basically, we develop a two-layer blockchain with proof of authority smart contract, which can track the data and key information, improve the supply chain transparency, and leverage local authorities and state regulators to ensure the quality control verification. Then, we introduce a stochastic simulation-based digital twin for IHSC risk management, which can characterize the process spatial-temporal causal interdependencies and dynamic evolution to guide risk control and decision making. Our empirical study demonstrates the promising performance of proposed platform.

연구 동기 및 목표

• 2018년 미국 농업법 이후 종합적인 산업 대마 공급망(IHSC)에서의 높은 복잡성, 데이터 투명성 부족 및 과정 지식의 제한을 해결하기 위해.
• 증명자 권한 스마트 계약을 갖춘 이중 레이어 블록체인을 통해 공급망의 투명성, 데이터 무결성 및 품질 관리를 향상시키기 위해.
• 재배 및 가공 단계에서 CBD 및 THC 농도의 동적이고 확률적인 변동성을 시뮬레이션 기반 디지털 트윈을 통해 모델링하기 위해.
• 입력 요인의 상대 기여도를 정량화하고 리스크 기반 의사결정을 지원하기 위해.
• 데이터 기반 학습과 명성 모델링을 통해 안전하고 신뢰성 있으며 자동화된 IHSC의 개발을 가속화하기 위해.

제안 방법

• 데이터 무결성과 확장성을 보장하기 위해 증명자 권한(PoA) 합의 기반의 이중 레이어 블록체인 아키텍처 설계.
• 스마트 계약을 구현하여 이해관계자 간의 핵심 프로세스 정보를 자동으로 검증하고 추적하기 위해.
• 씨앗 선택, 재배, 건조, 추출 및 정제를 포함한 IHSC 프로세스의 공간-시간적 인과관계를 포괄하는 확률적 시뮬레이션 모델 개발.
• CBD에 대한 7개의 랜덤 입력과 THC에 대한 6개의 랜덤 입력에 대한 영향을 정량화하기 위해 3,000회 반복을 수행한 분산 기반 민감도 분석(Sobol' 방법) 적용.
• 실시간 데이터 수집을 위한 모바일 앱을 활용해 디지털 트윈에 피드백을 제공하고 동적 자원 할당을 지원하기 위해.
• 검증 및 건조 시간을 지수 분포로 모델링하고, 자원 할당을 최적화하기 위해 시뮬레이션 기반 방법을 사용하기 위해.

Figure 1: Blockchain-Enable End-to-End Industrial Hemp Supply Chain

실험 결과

연구 질문

• RQ1 PoA 합의 기반의 이중 레이어 블록체인은 IHSC에서 투명성을 어떻게 향상시키고 검증 시간을 줄일 수 있는가?
• RQ2 예를 들어 생장 불확실성, 추출률 등의 랜덤 입력 요인 중 각각이 최종 제품의 CBD 및 THC 농도 변동성에 기여하는 비율은 얼마인가?
• RQ3 블록체인으로 추적된 데이터 기반의 동적 자원 할당은 지연된 건조로 인한 생물량 손실을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 디지털 트윈은 IHSC 생애주기 동안 핵심 제품 특성의 동적 변화를 어떻게 모델링하는가?
• RQ5 시뮬레이션 기반 디지털 트윈은 빠르게 성장하고 규제가 강화되는 농업 공급망에서 리스크 인식 의사결정 및 품질 관리를 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 이중 레이어 블록체인은 평균 검증 시간을 34% 단축시켰다(0.56 vs. 0.85일)이며, 건조 지연으로 인한 손실된 량수를 44% 감소시켰다(39.42 vs. 66.18).
• 블록체인으로 추적된 데이터 기반의 동적 자원 할당은 건조 손실을 39.42에서 3.04 량으로 줄여 효율성을 92% 향상시켰다.
• 재배 단계의 불확실성(ε)은 CBD 변동성의 69.8%와 THC 변동성의 60.9%를 차지하여 주요 리스크 원천임을 시사한다.
• CBD 변동성의 가장 큰 기여 요인은 생장 내재적 불확실성(69.8%)이며, 이어 추출률(4.9%)과 THC 제거 속도(5.4%)가 뒤를 이었다.
• THC 변동성의 경우 생장 불확실성(60.9%)과 수확 후 가공(Qv, 15.0%)이 가장 큰 기여를 하여 수확 후 제어의 리스크를 드러냈다.
• 디지털 트윈은 복잡하고 상호의존적인 프로세스 동역학을 성공적으로 모델링했으며, 리스크 완화 및 의사결정 지원을 위한 실행 가능한 통찰을 제공했다.

Figure 2: The root (on the left) and shard (on the right) chains structure.