연합학습이 현대 인공지능 연구에 큰 패러다임을 가지고 오면서 다양한 분야의 연구에서 연합학습을 접목시키기 위한 노력을 하고 있다. 하지만 연합학습 적용을 위한 연구자들은 자신의 상황과 목적에 맞는 연합학습 프레임워크와 벤치마크 툴을 선택해야 하는 문제에 직면한다. 본 연구는 실제 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 고려한 연합학습 프레임워크 및 벤치마크 툴의 선택 가이드라인 제시를 목표로 한다. 특히, 본 연구에서는 3가지의 주요한 기여점이 존재한다. 첫번째, 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 연합학습의 목표와 결합하여 일반화하고, 각 상황에 적합한 연합학습 프레임워크의 선택 가이드라인을 제안한다. 두번째, 연구자에게 연합학습 프레임워크를 각각의 특징과 성능비교를 통해 선택의 적합성을 보여준다. 마지막으로, 현존하는 연합학습 프레임워크의 한계와 실세계 연합학습 운영을 위한 방안, 특히 생명주기 관리에 대한 플랫폼의 구조에 대해 제안한다.
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.
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.
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.
'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.
인공신경망(artficial neural networks)를 활용한 딥러닝은 최근 이미지인식, 빅데이터 및 데이터분석 등 다양한 분야에서 연구되고 개발이 진행되고 있다. 하지만 데이터 프라이버시 침해 이슈와 학습을 많이 할수록 소모 비용과 시간이 증가하는 문제점이 있어서 이를 해결하기 위해 연합학습(Federated Learning)이 연구되었다. 연합학습에서는 프라이버시 문제를 완화하면서, 분산 처리 시스템의 이점을 가져오는 학습기법을 제시하였다. 하지만 여전히 연합학습에서도 프라이버시 및 보안 문제가 존재한다. 그래서 우리는 연합학습의 서버에 해당하는 부분을 블록체인으로 대체하여 연합학습의 문제점인 프라이버시 문제와 보안 문제를 해결하였다. 또한 사용자가 제출하는 데이터에 대한 보상을 지급하여서 동기를 부여하고, 기존 성능은 유지하면서도 더 적은 비용의 유지비를 필요로 하는 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 시스템의의 타당성을 보이기 위해 실험결과를 제시하면서 기존 연합학습과 연구한 블록체인 기반의 연합학습 결과를 비교한다. 또한 향후 연구로 보안문제에 대한 해법과 와 적용 가능한 비즈니스 분야를 제시를 보여주면서 논문을 마무리 하였다.
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.
본 연구의 목적은 음악-정서 척도와 음악-색 척도를 사용하여 시각장애인의 음악-색 연합 반응을 살펴보는 것이다. 참여자는 S시와 B시에 소재한 장애인복지관의 서비스를 이용하고 있는 시각장애인 60명(선천성 30명, 후천성 30명)이다. 이를 위해 음악으로 유도될 수 있는 기본 정서 유형 4가지, 행복, 슬픔, 분노, 두려움을 선정하고, 해당 정서를 유도하는 음악에 대한 음악-색 연합 반응을 자기보고식 척도를 사용하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 정서 유형에 따른 음악-색 연합 반응에서 행복과 슬픔은 분명한 대조를 보인 반면, 분노와 두려움은 유사한 것으로 확인되었다. 둘째, 음악 정서 변인(정서가, 정서각성, 정서강도)에 따른 음악-색 연합 반응에서 정서가는 정서 유형별 반응과 일치하였고, 정서각성은 부정적인 정서가 높았으며, 정서강도는 행복/슬픔이 분노/두려움에 비해 높았다. 셋째, 장애발생 시기별(선천성, 후천성) 음악-색 연합에는 유의한 차이가 없었다. 이에 본 연구는 시각장애인의 음악-색 연합 반응을 살펴봄으로써, 음악-색 연합 반응이 정서를 매개로 연결 될 수 있음을 밝혔다는 점에서 의의가 있다.
ID 연합은 사용자에게 다양한 서비스를 한번의 인증만으로 제공하고 서비스 제공자들에게는 사용자 정보의 개별적 관리 부담을 경감시켜주는 이점들을 제공한다. 이에 따라 국내에서도 연구 및 교육 공동체의 사용자들에게 솔기 없는 네트워크 연결성을 제공하고 제한 없는 연구 환경의 확장을 지원하기 위해 국내 ID 연합의 생성이 진행되고 있다. 본 논문에서는 국내 ID 연합 생성을 위한 기본 작업으로서 국외 ID 연합 정책들을 분석하고 비교한다. 또한, 국내의 환경을 고려하여 국내 ID 연합 정책에 포함되어야 할 내용들을 자세히 제시한다. 향후에 국내 ID 연합의 활성화를 위해서는 잘 만들어진 연합정책은 물론 적극적인 홍보, 다양한 서비스 발굴, 편리한 기술 및 서비스 지원체계 수립이 병행되어야 한다.
본 연구는 인출 연습의 난이도 수준과 범주와 범주 내 자극의 연합강도가 기억억제에 미치는 효과를 알아보기 위해 수행되었다. 기존의 연구들은 대부분 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 단어의 연합강도나 정서가, 물리적 특성 조작을 통해 같은 인출 연습 동안 떠오르는 정도를 조작해 억제가 이루어지는지 연구되었다. 따라서 인출 연습 시 인출 자극의 인출 정도의 난이도가 달라질 때 어떻게 억제가 발생되는지 연구될 필요성이 있다. 인출의 난이도는 인출 학습 시 제시되는 떠올려야 하는 단어의 자음과 모음의 제시 정도를 통해 어려운 조건, 보통 조건, 쉬운 조건의 세 수준으로 조작되었다. 또한 추가적으로 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 조작되었다. 기존의 연구에서는 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 강한 조건에서는 인출 유도 망각이 발생된 반면, 범주와 범주 내 단어들 간의 연합강도가 약한 조건에서는 인출 유도 망각이 발생되지 않았다. 본 연구에서는 인출 난이도에 따라 억제 과정이 다르게 나타날 경우 범주와의 연합강도에 따라 기존의 연구결과와 다르게 나올 가능성을 탐구하였다. 연구 결과 범주와 범주 내 단어들의 연합강도가 강한 조건에서는 인출 난이도가 어려운 조건과 보통 조건에서 인출 유도 망각이 관찰된 반면, 인출 난이도가 쉬운 조건에서는 인출 유도 망각이 관찰되지 않았다. 그리고 연합 강도가 약한 조건에서는 인출 난이도가 어려운 조건에서 인출 유도 망각의 경향성을 보인 반면, 난이도가 보통 조건과 쉬운 조건에서는 인출 유도 망각이 나타나지 않았다. 이러한 결과는 인출 난이도에 따라서 기억 억제가 다르게 나타날 가능성이 시사된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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