As federated learning brings a large paradigm to modern artificial intelligence research, efforts are being made to incorporate federated learning into research in various fields. However, researchers who apply federated learning face the problem of choosing a federated learning framework and benchmark tool suitable for their situation and purpose. This study aims to present guidelines for selection of federated learning frameworks and benchmark tools considering the circumstances of researchers who apply federated learning in practice. In particular, there are three main contributions in this study. First, it generalizes the situation of the researcher applying federated learning by combining it with the goal of federated learning and proposes guidelines for selecting a federated learning framework suitable for each situation. Second, it shows the suitability of selection by comparing the characteristics and performance of each federated learning framework to the researcher. Finally, the limitations of the existing federated learning framework and a plan for real-world federated learning operation are proposed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.666-669
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2024
연합학습은 원본 데이터를 공유하지 않고 모델을 학습할 수 있는 각광받는 프라이버시를 위한 학습방법론이다. 이를 위해 참여자의 데이터를 수집하는 대신, 데이터를 인공지능 모델 학습의 요소들(가중치, 기울기 등)로 변환한 뒤, 이를 공유한다. 이러한 강점에 더해 기존 연합학습을 개선하는 방법론들이 추가적으로 연구되고 있다. 기존 연합학습은 모델 가중치를 평균내는 것으로 참여자 간에 동일한 모델 구조를 강요하기 때문에, 참여자 별로 자신의 환경에 알맞은 모델 구조를 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 지식 증류 기반의 연합학습 방법(Knowledge Distillation-based Federated Learning)으로 서로 다른 모델 구조를 가질 수 있도록(Model Heterogenousity) 하는 방법이 제시되고 있다. 연합학습은 여러 참여자가 연합하기 때문에 일부 악의적인 참여자로 인한 모델 포이즈닝 공격에 취약하다. 수많은 연구들이 기존 가중치를 기반으로한 연합학습에서의 위협을 연구하였지만, 지식 증류 기반의 연합학습에서는 이러한 위협에 대한 조사가 부족하다. 본 연구에서는 최초로 지식 증류 기반의 연합학습에서의 모델 성능 하락 공격에 대한 위협을 실체화하고자 한다. 이를 위해 우리는 GMA(Gaussian-based Model Poisoning Attack)과 SMA(Sign-Flip based Model Poisoning Attack)을 제안한다. 결과적으로 우리가 제안한 공격 방법은 실험에서 최신 학습 기법에 대해 평균적으로 모델 정확도를 83.43%에서 무작위 추론에 가깝게 떨어뜨리는 것으로 공격 성능을 입증하였다. 우리는 지식 증류 기반의 연합학습의 강건성을 평가하기 위해, 새로운 공격 방법을 제안하였고, 이를통해 현재 지식 증류 기반의 연합학습이 악의적인 공격자에 의한 모델 성능 하락 공격에 취약한 것을 보였다. 우리는 방대한 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 입증하고, 결과적으로 강건성을 높이기 위한 많은 방어 연구가 필요함을 시사한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.119-122
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2022
연합학습은, 데이터 샘플을 보유하는 다수의 분산 에지 디바이스 또는 서버들이 원본 데이터를 공유하지 않고 기계학습 문제를 해결하기 위해 협력하는 기술로서, 각 클라이언트는 소유한 원본 데이터를 로컬모델 학습에만 사용함으로써, 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하고, 데이터 소유 및 활용의 파편화 문제를 해결할 수 있다. 연합학습을 위해서는 통계적 이질성 및 시스템적 이질성 문제 해결이 필수적이며, 인공지능 모델 정확도와 시스템 성능을 향상하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근, 중앙서버 의존형 연합학습의 문제점을 극복하고, 데이터 무결성 및 추적성과 데이터 소유자 및 연합학습 참여자에게 보상을 효과적으로 제공하기 위한, 블록체인 융합 연합학습기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이더리움 기반 블록체인 인프라와 호환되는 연합학습 레퍼런스 아키텍처를 정의 및 구현하고, 해당 아키텍처의 실용성과 확장성을 검증하기 위하여 대표적인 연합학습 알고리즘과 데이터셋에 대한 실험을 수행하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.48-50
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1998
반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma, IPD)게임은 사회적, 경제적, 그리고 생물학적 시스템에서 협동의 진화를 연구하기 위한 대상으로 사용되어져 왔다. 이제까지 이기적이며 합리적인 개체들 사이에서의 협동의 진화에 대한 완전한 이해를 위하여 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 실험을 통해 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 이득함수와 협동연합의 크기에 대한 실험에서는 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반개체에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 지역화 실험에서는 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 크기가 크게 진화됨을 알 수 있었다.
Korean Federation of Science and Technology Societies
The Science & Technology
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v.32
no.3
s.358
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pp.43-62
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1999
'정부출연연구기관 등의 설립ㆍ운영 및 육성에 관한 법률'이 시행 공포(1월29일)됨에 따라 연합이사회 체제가 출범되었다. 우리나라 연구개발체제에 일대 혁명으로까지 받아들여지고 있는 정부출연연구기관 연합이사회의 운영방식과 이에 수반되는 문제와 개선점 그리고 선진 여러 나라의 사례를 점검해 보았다.
Deep learning using an artificial neural network has been recently researched and developed in various fields such as image recognition, big data and data analysis. However, federated learning has emerged to solve issues of data privacy invasion and problems that increase the cost and time required to learn. Federated learning presented learning techniques that would bring the benefits of distributed processing system while solving the problems of existing deep learning, but there were still problems with server-client system and motivations for providing learning data. So, we replaced the role of the server with a blockchain system in federated learning, and conducted research to solve the privacy and security problems that are associated with federated learning. In addition, we have implemented a blockchain-based system that motivates users by paying compensation for data provided by users, and requires less maintenance costs while maintaining the same accuracy as existing learning. In this paper, we present the experimental results to show the validity of the blockchain-based system, and compare the results of the existing federated learning with the blockchain-based federated learning. In addition, as a future study, we ended the thesis by presenting solutions to security problems and applicable business fields.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.347-350
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2023
연합 학습(Federated Learning, FL)은 중앙 서버 없이 분산된 클라이언트들이 공동으로 모델을 훈련시키는 방식으로, 데이터를 로컬에서 학습시키기에 개인정보 보호의 이점을 제공한다. 그러나 연합 학습 환경에서도 여전히 데이터 보안을 위협하는 다양한 공격이 존재한다. 본 논문에서는 특히 개인 데이터 탈취와 관련된 개인 정보 보호, 보안을 주요 대상으로 공격기법과 대응 방안에 대한 연구를 소개하고 이를 통해 연합 학습에서 클라이언트 데이터 보호를 위한 지속적인 연구를 촉진하기 위한 기초를 제공한다.
The purpose of this study was to examine music-color association response(MCAR) of people with visual impairment through music-emotion scale and music-color scale. The study was conducted on 60 participants(30 congenital/ 30 adventitious) who are using services of two welfare centers at S and B cities. For this, four basic emotions (happiness, sadness, anger, and fear) mediated by music were selected, and MCAR to emotion-inducing music were analyzed through self-report method. As a result, first, there were found contrasts in MCAR between happiness and sadness according to type of emotion, however, similar in anger and fear. Second, in MCAR among three variables of the music-emotion scale(valence, arousal and intensity), valence was congruent with MCAR according to type of emotion, arousal marked high scores in negative emotions, and scores of intensity in happiness and sadness were higher than those in anger and fear. Third, there were no significant differences between two groups of people with congenital and adventitious visual impairments. It is meaningful that this study showed the MCAR can be mediated by music through investigating those of people with visual impairment.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.8
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pp.28-36
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2016
ID federation provides users various benefits such as employing multiple services with only single authentication and mitigating management burden of service providers that individually preserve account information of users. To keep up with this international trend, efforts for making the domestic ID federation is ongoing to provide users in the domestic research and education community seamless network connectivity and to support tetherless extension of research environment. In this paper, we analyze the foreign ID federation policies and compare them as a underlying work for making the domestic ID federation. Besides, we suggest some contents that should be included in the domestic ID federation policy. To activate the coming domestic ID federation, we need to first have a well-made federation policy. Then, we need to aggressively promote the domestic ID federation, develop various and fascinating services, and build a convenient support system for technology and service.
The present study was designed to investigate the effect of the difficulty level of retrieval practice and the association strength of categories and stimuli within categories on memory inhibition. Most of the studies have investigated whether inhibition was occurred by manipulating the degree of association strength, emotion value or physical characteristics of non-retrieval practice words within the retrieval practice category. Therefore, it was necessary to study how inhibition occurs according to the degree of difficulty of retrieval stimuli during retrieval practice. The difficulty of retrieval was manipulated into three levels: difficult condition, normal condition, and easy condition through the degree of presentation of consonants and vowels of words during retrieval learning. Additionally, the strength of association between categories and words within categories was manipulated. In previous studies, retrieval-induced forgetting occurred under conditions where the association strength between categories and words within the categories was strong. On the other hand, retrieval-induced forgetting did not occur under conditions where the association strength between categories and words within the categories was weak. The present study, if the inhibition process differs according to the difficulty of retrieval, the possibility of different results from previous studies was explored according to the difference in the strength of association with the category. As a result of the study, in the condition of strong association strength, retrieval-induced forgetting was observed under normal and difficult retrieval difficulty conditions. Whereas retrieval-induced forgetting was not observed under conditions of easy retrieval difficulty condition. In the condition of weak association strength, retrieval-induced forgetting tended to occur under difficult retrieval difficulty conditions. Whereas retrieval-induced forgetting was not observed under conditions of normal and easy retrieval difficulty condition. These results suggest that memory inhibition may appear differently depending on the difficulty of retrieval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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