• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.777-779
• /
• 2024

현대 사회에서 인공지능은 다양한 분야에서 사용되며 발전하고 있다. 특히 의료, 공업, 경제, 농업, 정치 등에 영향을 미치며, 데이터 프라이버시 문제가 빈번히 발생한다. 이를 해결하기 위해 연합학습이 제안되었는데, 이는 로컬 디바이스에서 학습한 모델만을 중앙 서버로 전송하여 프라이버시를 보장하고 효율성을 높인다. 하지만 연합학습은 중앙 서버를 필요로 하므로 탈중앙적인 환경에서는 사용할 수 없는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 서버가 없는 다양한 환경에서 연합학습을 적용할 수 있는 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘을 소개한다. 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘은 모든 노드가 서로 연결 되어있는 상태가 아닌 특정 노드와만 연결 되어있는 형태로 대부분의 실전 분산형 환경에서 사용할 수 있다. 본 방식의 학습 정확도는 일반적인 머신러닝의 정확도와 비교하여 준수한 성능을 보여주고 있다.

• The Journal of Bigdata
• /
• v.5 no.1
• /
• pp.89-96
• /
• 2020

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.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.313-321
• /
• 2019

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.223-225
• /
• 2000

사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.722-723
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.347-350
• /
• 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.

• Environmental and Resource Economics Review
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.201-245
• /
• 2006

We applied general equilibrium model to analysis the economic impact of international emission trading by sector and the efficiency of the Convention to study whether Climate Change Convention satisfy the efficiency. We divided the world as 4 groups : USA, OECD members w/o USA (OEC), Former Soviet Union (FSU) and Developing countries (DEV). Compared to no trading, global trading would accomplish the same environmental effect with less cost as much as 97.8 billion$, which is the surplus of trading. However, half of it is taken by USA and 20% by OEC. FSU and DEV have only 18% and 10%. This result suggest the two things. First, the emission trading is effective as far as the participation of developing countries are guaranteed. If they do not take part in the coalition and emit the leakage, it may threaten the stability of the international trading coalition. Second, we found the logical ground of the side payment for developing countries. The permit buying countries take more share of the surplus under the emission trading, while the energy sector of developing countries shrinks to sell permits, which may adversely affect to economic growth of the countries. Therefore, the Annex-I countries need to provide side payment to lead the participation of the developing countries.

• Life and Agrochemicals
• /
• s.256
• /
• pp.41-43
• /
• 2010

• 대학교육
• /
• s.82
• /
• pp.110-116
• /
• 1996

• Journal of the Korean association of regional geographers
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.257-268
• /
• 2017

The three cities, Yeosu, Suncheon, and Gwangyang, in located in Gwangyang Bay which functions as a representative coastal industrial area in Korea, form a single functional area of living, municipality, and economy. In this regional context, some local merchants and scholars are promoting a inter-municipal cooperation of three cities. This study analyzes how the group of specialists perceives and evaluates the inter-municipal cooperation of three cities. The group of specialists highly evaluate the potential of future development of Gwangyang Bay region, and the relevance and necessity of feasibility of inter-municipal cooperation of three cities. It is estimated that the inter-municipal cooperation of three cities would need 8.3 years for its full-fledged shape. In order to accomplish the inter-municipal cooperation, the sharing the development vision of Gwangyang Bay region and the understanding and consent of the residents for the inter-municipal cooperation are suggested as the most important factors.