• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.97-110
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• 2022

연합학습은 학습데이터의 전송없이 모델의 학습을 수행할 수 있는 학습방법이다. IoT 혹은 헬스케어 분야는 사용자의 개인정보를 다루는 만큼 정보유출에 민감하여 시스템 디자인에 많은 주의를 기울여야 하지만 연합학습을 사용하는 경우 데이터가 수집되는 디바이스에서 데이터가 이동하지 않기 때문에 개인정보 유출에 자유로운 학습방법으로 각광받고 있다. 이에 따라 많은 연합학습 구현체가 개발되었으나 연합학습을 사용하는 시스템의 개발과 운영을 위한 시스템 설계에 관한 구체적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 연합학습을 실제 프로젝트에 적용하여 IoT 디바이스에 배포하고자 할 때 연합학습의 수명주기, 코드 버전 관리, model serving, 디바이스 모니터링에 대한 대책이 필요함을 보이고 이러한 점을 보완해주는 개발환경에 대한 설계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 중단 없는 model-serving을 고려하였고 소스코드 및 모델 버전 관리와 디바이스 상태 모니터링, 서버-클라이언트 학습 스케쥴 관리기능을 포함한다.

• 과학과기술
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• 제32권2호통권357호
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• pp.74-79
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• 1999

유럽연합(EU)의 생명공학은 어디까지 와 있는가. EU는 생명공학 연구에서 미국ㆍ일본과 더불어 경쟁력을 강화하기 위해 장기프로그램을 세우고 막대한 예산을 투입하고 있다. 81년 연구프로그램 태동과 함께 시작된 생명공학기술개발은 생화학 및 유전공학의 연구결과를 유럽의 농업문야에 응용하는데 초점을 두었다. 유럽연합의 생명공학 연구현황을 정재준 재영한국과학기술자협회장의 특별기고를 통해 알아본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.533-534
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• 2023

본 논문에서는 불균형하게 분포된(Non-IID) 데이터를 소유하고 있는 데이터 소유자(클라이언트)들을 가정하고, 데이터 소유자들 간 원본 데이터의 직접적인 이동 없이도 딥러닝 학습이 가능하도록 연합학습을 적용하였다. 실험 환경 구성을 위하여 MNIST 손글씨 데이터 세트를 하나의 숫자만 다량 보유하도록 분할하고 각 클라이언트에게 배포하였다. 연합학습을 적용하여 손글씨 분류 모델을 학습하였을 때 정확도는 85.5%, 중앙집중식 학습모델의 정확도는 90.2%로 연합학습 모델이 중앙집중식 모델 대비 약 95% 수준의 성능을 보여 연합학습 시 성능 하락이 크지 않으며 특수한 상황에서 중앙집중식 학습을 대체할 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.722-723
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• 2023

연합학습은 중앙 서버에서 데이터를 수집하는 방식이 아닌 로컬 디바이스 또는 클라이언트에서 학습을 진행하고 중앙 서버로 모델 업데이트만 전송하는 분산 학습 기법으로 데이터 보안 및 개인정보보호를 강화하는 동시에 효율적인 분산 학습을 수행할 수 있다. 그러나, 연합학습 대부분의 시나리오는 클라이언트의 서로 다른 분포 형태인 non-IID 데이터를 대상으로 학습함에 따라 중앙집중식 모델에 비하여 낮은 성능을 보이게 된다. 이에 본 연구에서는 연합학습 모델의 성능을 개선하기 위하여 non-IID 의 환경에서 참여 후보자 중에서 적합한 클라이언트 선택의 최적화 기법을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.582-584
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• 2023

연합학습(Federated Learning)에서는 여러 참가자가 서로 간의 데이터를 공유하지 않고 협력하여 하나의 모델을 학습할 수 있다. 그 중 수직 연합학습(Vertical Federated Learning)은 참가자 간에 동일한 샘플에 대해 서로 다른 특성(Feature)를 가지고 학습한다. 또한 서로 다른 특성(Feature)에는 입력의 라벨(Label)도 포함하기 때문에 라벨을 소유한 참가자 외에는 라벨 정보 또한 접근할 수 없다. 이처럼 다양한 참가자가 학습에 참여하는 경우 악의적인 참가자에 의해 모델이 포이즈닝 될 여지가 존재함에도 불구하고 수직 연합학습에서는 관련 연구가 부족하다. 포이즈닝 공격 중 백도어 공격은 학습 과정에 관여하여 특정 입력 패턴에 대해서 모델이 공격자가 원하는 타겟 라벨로 예측하도록 오염시키는 공격이다. 수직 연합학습에서는 참가자가 학습과 추론 모든 과정에서 관여하기 때문에 백도어 공격에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 수직 연합학습에서의 최신 백도어 공격과 한계점에 대해 분석한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.528-535
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• 2014

이 글은 옹호연합모형(Advocacy Coalition Framework)을 통해 소방과학연구조직 신설과정에 적용 및 소방조직 발전을 위한 소방옹호연합 능력을 배양하고, 미래지향적인 조직 설계 및 운영 방향 제시를 목적으로 한다.

• 과학과기술
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• 제33권3호통권370호
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• pp.44-46
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• 2000

• 과학과기술
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• 제33권3호통권370호
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• pp.58-61
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• 2000

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.157-167
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• 2023

본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권2호
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• pp.201-245
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• 2006

본 연구는 일반균형모형을 이용하여 배출권 거래로 인한 일반균형효과와 온실가스 저감비용의 효율성에 대해 알아보았다. 모든 국가가 교토의정서를 비준하고 연합을 형성한 국가끼리 배출권 거래를 한다는 가정 하에서 분할함수형태의 온실가스저감게임을 구성하였고, 전지구를 미국과 미국 이외의 OECD 국가군, 구소련연방, 개도국으로 나누어 연합구조별로 각 국가군에 미치는 영향을 일반균형모형으로 분석한 결과 대연합 하에서 기후변화협약은 연합을 형성하지 않은 ${\phi}$연합구조에 비해 동일한 환경적 효과를 달성하는데 978억 달러를 줄일 수 있어서 효율적인 것으로 나타났다. 하지만, 이 중 약 절반을 미국이 가지고 OEC가 20%를 가지는 반면 배출권 판매국인 구소련연방과 개도국은 각각 18%와 10%만을 가지는 것으로 나타나 배출권 구매국이 전체 연합이익의 약 70%를 가지는 것을 확인하였다. 개도국이 연합에 참여하지 않으면 2010년 Annex-I 국가의 저감량의 최대 22%를 상쇄하는 유출량을 발생하므로 기후변화협약의 본래의 목적인 온실가스 저감 및 안정화를 위해서는 개도국이 연합에 참여하여 유출량을 줄여야 한다. 하지만, 전지구적 배출권 거래시 Annex I 국가가 상당량의 연합이익을 가져가고 개도국의 에너지 산업은 위축되므로 기후변화협약의 안정성을 위해 추가지원금을 제안하고 개도국을 연합에 참여하도록 유인할 필요가 있다.