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.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.11
no.2
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pp.371-388
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2004
헝가리는 15년간의 정치, 경제적 체제 변환 후에 2004년 5월 1일 유럽연합(EU)의 정식 회원국이 되었다. 유럽연합 가입은 유럽연합의 법률과 공동 농업 정책(Common Agricultural Policy, CAP)의 도입을 포함한 길고 복잡한 과정의 산물이면서, 농업 문제의 새로운 국면을 초래하였다. 농업분야에서 핵심이 되는 논제는 공동 농업 정책의 규칙을 도입하는 동안 효율성과 경쟁성을 유지하는 것이었다. 헝가리 농업 및 농촌개발부의 주요 문헌자료에 기초하여 유럽연합 가입 시기의 헝가리 농업의 전반적인 실태와 문제에 대하여 고찰하였다. 아울러, 유럽연합 회원국과의 관계에서 농업의 문제와 앞으로의 과제를 전망하고자 하였다. 헝가리가 유럽연합 회원국이 되기 위한 준비로 주목할 만한 것은 2003년 정부가 새로운 규정을 법률(governmental regulation # 81/2003)로서 정하고 농업 및 지역개발청(Agricultural and Regional Development Office)을 설치하여 공동농업정책과의 원활한 통합을 추진하고 있다는 점이다. 특히 농업 및 지역개발청은 헝가리에서의 유럽연합 공동농업정책의 운용을 총괄하고 있다는 점이다.
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.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.18
no.4
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pp.374-387
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2012
EU's future frontier remains indefinite but it is directly linked to the principle of entry into the EU. EU has been defining that the 'european nation' sharing with a EU's value and norms can enter into the EU. If so, what is the criteria of EU? The criterion of 'european nation' will be a theoretical basis of an estimation of the EU's future frontier. However, the future frontier based on the geography, the culture and the intension of nation is only the potential frontier. It will be changed by the political decision makers' negotiation and power. EU's enlargement policy is one of means to retention of the international power in the situation that a few nations gradually dominate the world. Therefore the EU's frontier will be continually changed and created by the EU's political adventure.
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 Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.780-783
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2024
본 논문에서는 지속적으로 최적화된 인공지능 모델을 적용하기 위한 방안으로 연합 학습(Federated Learning)을 활용한 접근법을 제시한다. 최근 다양한 산업 분야에서 인공지능 활용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 금융과 같은 일부 산업은 강력한 보안, 높은 정확도, 규제 준수, 실시간 대응이 요구됨과 동시에 정적 시스템 환경 특성으로 적용된 인공지능 모델의 최적화가 어렵다. 이러한 환경적 한계 해결을 위하여, 연합 학습을 통한 모델의 최적화 방안을 제안한다. 연합 학습은 데이터 프라이버시를 유지하면서 모델의 지속적 최적화를 제공이 가능한 강력한 아키텍처이다. 그러나 연합 학습은 클라이언트와 중앙 서버의 반복적인 통신과 학습으로, 불필요한 자원에 대한 소요가 요구된다. 이러한 연합 학습의 단점 극복을 위하여, 주요도 높은 클라이언트의 선정 및 클라이언트와 중앙 서버의 조기 중단(early stopping) 전략을 통한 지속적, 효율적 최적화가 가능한 연합 학습 모델의 운영 전략을 제시한다.
Korean Federation of Science and Technology Societies
The Science & Technology
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v.34
no.4
s.383
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pp.38-40
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2001
녹색연합은 (상임대표 박영신 -한국사회학연구소 부소장) 91년 창립된 '배달환경연구소"와 '푸른 한반도 되찾기 시민모임'이 모체가 되어 94년에 통합, 96년 '녹색연합'으로 이름을 바꿔 오늘에 이른 환경지킴이이다. 녹색연합은 97년 '대만핵폐기물 북한반입 반대운동'을 펼쳐 세계적인 뉴스가 되었으며 최근에는 미군의 한강 독극물사건을 폭로하여 SOFA 개정의 열기를 불러일으켰다. 녹색연합은 인간과 자연이 생태계 안에서 더불어 살아가는 21세기를 환경의 세기로 열어갈 것을 다짐하고 있다.
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.
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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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