• 제목/요약/키워드: Federated Learning

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연합 학습을 이용한 개인 맞춤형 방송 정보 제공 플랫폼 연구 (A Study of Federated Learning base Broadcast Information recommendation platform)

  • 김현수;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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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.

연합학습 기반 전력 중개용 태양광 발전 예측 (Prediction of solar power generation for power brokerage based on Federated Learning)

  • 이미리내;염성웅;김경백
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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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.

산업 현장 환경에서 연합학습 기반의 작업자 안전관리 시스템 설계 (Design of worker safety management system based on federated learning in industrial field environment)

  • 김수진;딜노자;오정민;신용태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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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.

연합학습 모델에 대한 특성 추론 공격 및 방어 기법에 대한 연구 (A Survey on Property Inference Attack and Defense Technique for Federated Learning Model)

  • 김현준;조윤기;백윤흥
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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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.

The Possibility of Neural Network Approach to Solve Singular Perturbed Problems

  • Kim, Jee-Hyun;Cho, Young-Im
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.69-76
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    • 2021
  • 최근 특이성 교란 미적분 경계값 문제를 해결하기 위해 신경회로망 접근이 연구되고 있다. 특히 다양한 학습 알고리즘을 가진 백프로파게이션 알고리즘에 의해 훈련하는 피드-포워드 신경회로망의 이론적 모델이 제시되고 있으며, 딥러닝, 전이학습, 연합학습 등의 신경회로망 모델이 매우 빠르게 개발되고 있다. 본 논문의 목적은 특이성 교란 문제를 점근법적 방법과 함께 해결하기 위해 고도의 정확성과 속도를 가진 신경회로망 접근법에 관해 연구하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 특이성 교란문제의 결과치와 교란되지 않은 문제의 결과치의 차이에 대해 신경회로망 접근 식을 사용하여 시뮬레이션 하였고 신경회로망 접근식의 효율성도 제시하였다. 결론적으로 특이성 교란 문제를 수식이 아닌 단순한 신경회로망 접근으로 효율적으로 해결할 수 있음을 제시한 것이 본 논문의 주요 기여사항이다.