블록체인 기술은 데이터 저장을 분산화하고 암호화를 통해 거래를 안전하게 하여 데이터 변경 불가능성과 무단 접근 방지에 기여함으로써 사물인터넷(IoT) 시스템의 보안과 개인 정보를 강화하는 강력한 해결책이 되었다. 초기 연구는 스마트홈에 경량 블록체인 프레임워크를 제안하여 사용자 데이터를 외부 공격으로부터 보호하였다. 스마트 계약은 정의된 트리거에 따라 장치의 동작을 자동화하기도 한다. 그러나 블록체인의 계산 요구와 합의 메커니즘은 지연을 초래하여 실시간 응용 분야의 효율성을 저하시킬 수 있다. 이에 블록체인과 머신러닝(ML)의 통합이 6G 네트워크의 보안 관리 향상과 스마트시티 인프라 최적화를 위해 탐구되고 있으며, 에너지와 교통 분야의 투명성, 보안, 효율성을 높이고 있다. 블록체인 응용은 IoT 스마트 기기의 보안과 개인정보 보호도 강화한다. ML은 온도 예측 제어에 적용되어 시스템의 반응성과 에너지 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. ML 알고리즘은 과거 실내 온도, 점유율, 기상 데이터를 분석하여 난방 또는 냉방 필요량을 예측하고, 이에 따라 사전 조치를 가능하게 한다. 연구 결과, ML 기반 제어는 반응형 시스템에 비해 에너지 소비를 최대 18%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 예측 시스템은 실시간 및 과거 데이터를 처리하는 강력하고 안전한 데이터 처리를 필요로 하며, 엣지 컴퓨팅을 도입하여 클라우드 처리 지연과 대역폭 문제를 해소함으로써 특히 스마트 온도 제어의 실시간 결정을 향상시킨다. 인공지능(AI)과 블록체인 기술의 결합은 산업 생산성, 운영 신뢰성, 데이터 보안을 크게 향상시킨다. 설명 가능한 AI와 블록체인 통합은 투명성 및 신뢰도 증대를 통해 금융 의사결정을 개선한다. 블록체인과 딥러닝 모델을 결합한 스마트홈 프레임워크는 에너지 효율, 보안, 자동화 분야에서 진보를 보여 준다. 차등 프라이버시 모델은 블록체인과 연계되어 사용자 데이터 프라이버시를 크게 보호한다. BEDS와 같은 시스템은 센서 데이터의 효율적 스케줄링을 통해 스마트홈과 차량 내 데이터 관리 성능을 향상시킨다. 블록체인과 무선 센서 네트워크(WSN)를 결합한 협력적 접근법은 데이터 무결성과 신뢰성을 높이고, 무리 군집 지능(swarm intelligence)기법은 WSN의 보안성과 효율성 증진에 기여한다. 또한, 다른 연구들은 스마트홈의 마이크로그리드 운영, 무선 전력 전송 시스템, 재생 에너지 통합 등을 최적화하는데, 이때도 ML 알고리즘을 활용하여 에너지 소비 예측 및 스케줄링의 성능을 향상시킨다. 사용자 신뢰는 AI 기반 스마트홈 기기 채택에 중요한 영향을 미치며, 이는 이러한 기술의 활용 의사에도 영향을 준다. 검토 논문들은 온도 제어와 효율성을 최적화하는 AI 기반 에너지 관리와, 스마트홈 데이터 교환의 보안을 집중하는 블록체인 분석을 다룬다.

WSN은 예측 온도 제어 프레임워크에서 실시간 데이터 수집의 핵심으로, 다양한 ML 전략은 온도 예측과 조절을 통해 에너지 효율을 높인다. 블록체인 기반 분산 에너지 거래는 스마트홈 에너지 관리 목표에 부합하며, 데이터 집계 기술은 에너지 사용량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 설계되었다. 인지 에이전트는 IoT의 상황 인식 적응성을 가능하게 하며, 하이브리드 아키텍처와 에이전트 기반 알고리즘은 자원 탐색과 노드 위치 추적을 개선하여 IoT 네트워크의 확장성과 보안을 강화한다. 이 연구는 (1) AI와 블록체인을 통합하여 예측 온도 관리와 안전한 데이터 처리를 구현하고, (2) 예측 스케줄링과 동적 이벤트 감지를 결합한 프레임워크를 개발하며, (3) 에너지 효율성, 보안, 확장성 측면에서 성능 평가를 수행하는 데 기여한다. 그러나 여전히 해결되지 않은 문제점이 존재한다: 온도 제어를 위한 블록체인과 예측 ML의 결합이 제한적이어서 보안과 적응성을 갖춘 솔루션 개발이 어려운 점, 많은 시스템이 예측 제어와 강력한 데이터 보안을 함께 갖추지 못한 점, 클라우드 중심 처리로 인한 지연과 연산 병목 현상, 그리고 에너지 관리 방법이 동적 가격 및 분산 거래 잠재력을 간과하는 경우가 많다는 점이다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 WSN, ML 예측 분석, 엣지 컴퓨팅을 시간 지연 방식으로 통합한 AI 기반 블록체인 프레임워크를 제시한다. 주요 혁신으로는 최적화된 난방·냉방을 위한 안전한 블록체인 지원 예측 ML, 지역 데이터 처리와 시간 지연 분석을 통한 지연 시간 감소, 환경 변화에 적응하는 정교한 이벤트 감지, 동적 가격이 적용된 P2P 에너지 거래를 통한 에너지 절감과 사용 최적화, 그리고 확장성과 안전한 분산 관리를 갖춘 시스템이 포함된다. 이 분야에 적용되는 다양한 AI/ML 모델로는 복잡한 비선형 시계열 예측에 적합한 인공 신경망(ANN)과 딥러닝, 고차원 데이터에 대한 회귀분석을 수행하는 서포트 벡터 머신(SVM), 강력한 앙상블 예측을 하는 랜덤 포레스트(RF), 시계열 예측에 뛰어난 순환 신경망(RNN)과 장기 단기 메모리(LSTM), 그리고 해석이 가능한 의사결정 나무(DT)가 있다. 이 모델들은 HVAC 시스템 최적화를 위한 예측 정확도를 높이기 위해 활용된다. 문제 수식은 열 전달을 기반으로 한 온도 역학 모델링, 미래 온도와 에너지 사용량을 예측하기 위한 ML 적용, 그리고 사용자 선호에 맞춘 실내 온도 유지 제어법 등을 포함한다. 에너지 최소화를 위해 쾌적성 제약 조건도 고려한다. 시간 지연 분석은 비긴급 연산을 비수기 시간대에 수행하게 하여 계산 부하를 낮추고, 블록체인은 센서 데이터와 제어 신호를 해시로 암호화하고 불변 블록에 저장하여 데이터 무결성과 투명성을 확보한다. 온도 변화율을 이용한 동적 난방·냉방 이벤트 감지와 ML 기반 환경 변수 적응, 그리고 과거 이벤트 패턴을 활용한 예측 스케줄링은 사전 에너지 절감과 효율적 운영을 가능하게 한다. 주요 혁신으로는 스마트홈 간에 초과 재생에너지를 안전하게 거래하는 블록체인 기반 P2P 에너지 거래, 활성 센서를 적응적으로 관리하여 전력 소모를 최소화하는 WSN 최적화, 여러 스마트홈이 에너지 부하를 공유하고 피크 수요를 낮추는 협력적 시스템, 실시간 피드백과 학습률을 활용한 에너지 절감 알고리즘이 있다. 이 시스템은 센서 데이터 수집 및 전처리, ML 모델 학습, 온도와 에너지 예측, 난방·냉방 이벤트 감지, 안전성 확보를 위한 블록체인 기반 불변 로그와 합의, 예측 스케줄링 및 최적화 수행, 그리고 피드백에 따른 동적 적응 과정을 거친다. 성능 평가는 예측 정확도, 에너지 절감, 확장성, 지연 시간 등으로 실시한다. 실험 시뮬레이션은 기상 데이터와 여러 방의 온도, 에너지 사용량, 라디에이터 상태를 다루는 IoT 장비를 포함하는 실제 데이터셋을 활용하며, 석오 개월간 수집된 데이터를 분석하여 결측값 보간, 이상값 제거, 정규화, 시간적 패턴 특성 추출을 수행한다. 인공 신경망 모델은 학습 및 적응형 학습 시각화에 사용된다. 이 시스템은 예측 제어를 통해 실내 온도를 외부 변동에 적응하며, 부드러운 온도 조절과 더불어 역동적 전력 조정 및 시간대별 부하 균형으로 에너지 소비를 크게 줄인다. 블록체인 연동은 안전한 데이터 관리와 분산 에너지 거래 및 스케줄링을 지원한다. ML 기반 임계값은 라디에이터의 온·오프와 냉방 이벤트를 신속히 감지하여 에너지 효율적 사전 제어를 실현한다. 종합적 비교 분석은 전통적 온도 조절기와 PID 제어기보다 압도적인 에너지 절감, 빠른 응답 시간, 높은 정확도, 정밀 이벤트 감지, 데이터 보안 강화를 보여준다. 알고리즘 복잡도 분석 결과, 실시간 데이터 수집은 O(n), ML 추론은 O(d), 블록체인 트랜잭션 처리량은 O(1)~O(log n), 이벤트 감지는 O(n)으로 나타난다. 저장 공간은 센서 수와 블록체인 크기에 따라 증가한다. 이 프레임워크는 계산 요구와 에너지 최적화의 균형을 유지하며, 블록체인 합의 과정을 통해 데이터 무결성도 확보한다. 요약하자면, 이 제안하는 AI 기반 블록체인 프레임워크는 스마트홈의 예측 온도 제어를 위해 고급 ML 예측, 안전한 분산 데이터 관리, 엣지 기반 시간 지연 처리, 분산 에너지 거래를 결합하여 에너지 효율, 시스템 반응성, 사용자 쾌적성, 데이터 보안을 크게 향상시키며 스마트홈 환경에서 핵심 도전 과제를 해결하고, 확장 가능하며 신뢰할 수 있고 적응적인 온도 조절을 가능하게 한다.