• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.658-660
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• 2022

본 논문은 개인의 정보를 외부로 유출하지 않고, 소비자 방송 수신 단말 장치에 저장된 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 학습하고, 소비자가 원하는 맞춤 방송 정보를 제공하는 시스템을 구글의 연합 학습[1] 을 기반한 설계에 관한 것이다. 이를 위하여, 소비자 사용 패턴 및 행동 데이터를 수집하고 저장하며 머신 러닝 학습을 진행 하는 단말 구조와 단말에서 생성된 학습 모델 파라미터 정보를 수집하고 평균화 하는 중앙 서버의 구조를 연구하고, 연합 학습을 이용한 학습 정보를 이용하여 개인 맞춤형 방송 정보를 제공하는 시스템을 연구한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.577-579
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• 2022

최근 대두된 환경문제로 인해 다양한 재생 에너지의 실리적인 활용 방법에 귀추가 주목되고 있다. 특히 '그린뉴딜', 'K-RE100' 등 정부 주도의 정책으로 태양광 발전 시장 규모가 확대되면서, 소규모 발전 사업자의 태양광 발전 참여율도 매년 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 소규모 발전 사업자의 수익을 산정하는 전력 중개 시스템의 태양광 발전 예측은 에너지 시장의 핵심요소로 부각되었다. 하지만 전력 중개용 태양광 발전 예측에는 기후의 간헐성으로 인한 예측 정확도 감소, 소규모 발전 사업자의 개인정보 보호 등 제약이 존재한다. 이 논문에서는 전력 중개용 태양광 발전 예측의 제약을 해소하고, 전력 중개 활성화를 지원키 위한 CNN-LSTM 기반 연합학습 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.624-626
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• 2022

최근 산업 현장에도 작업자들의 안전사고를 방지하기 위하여 인공지능 기법을 활용한 안전관리 시스템들이 도입되었다. 그러나 기존의 인공지능 기법을 활용한 방식은 데이터가 중앙 서버에 집중된 형태로 데이터 이동시 작업자의 민감 정보에 대한 보호가 어려울 뿐 아니라 대량의 데이터 발생 시 전체 시스템에 장애가 발생할 수 있어 이는 빠른 대응 프로세스가 필요한 산업 현장에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 연합학습 기법을 적용하여 중앙 서버의 스트레스를 낮추어 작업자의 위험 상황에 빠른 대응이 가능하고, 작업자의 헬스 케어 데이터 같은 작업자의 민감 정보도 보호할 수 있는 시스템 설계를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.224-226
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• 2023

본 논문에서는 연합학습 모델을 타겟으로 하는 특성 추론 공격 및 방어 기법과 관련된 연구들을 소개한다. 연합학습 시스템에 특화된 2가지 특성 추론 공격 및 이에 대한 방어 기법들에 대해 정리하고, 향후 연구 방향을 조망하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.69-76
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• 2021

Recentlly neural network approach for solving a singular perturbed integro-differential boundary value problem have been researched. Especially the model of the feed-forward neural network to be trained by the back propagation algorithm with various learning algorithms were theoretically substantiated, and neural network models such as deep learning, transfer learning, federated learning are very rapidly evolving. The purpose of this paper is to study the approaching method for developing a neural network model with high accuracy and speed for solving singular perturbed problem along with asymptotic methods. In this paper, we propose a method that the simulation for the difference between result value of singular perturbed problem and unperturbed problem by using neural network approach equation. Also, we showed the efficiency of the neural network approach. As a result, the contribution of this paper is to show the possibility of simple neural network approach for singular perturbed problem solution efficiently.