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연합학습(Federated Learning) 기술동향

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  • 발행기관
    한국컴퓨터통신연구회 바로가기
  • 간행물
    OSIA Standards & Technology Review Journal 바로가기
  • 통권
    제32권 제2호 (2019.06)바로가기
  • 페이지
    pp.19-22
  • 저자
    전주형, 김중헌
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A357902

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원문정보

초록

한국어
본 논문은 분산 머신러닝 기법인 연합학습(Federated Learning)에 대해 소개하고 연합학습 환경에서 발생되는 이슈 들과 해당 이슈들을 해결하기 위한 기술 동향을 조사하였다. 모 바일 기기에서 생성되는 데이터를 머신러닝에 적용하기 위한 기 법인 연합학습을 소개하고 제한된 데이터 사용, 불안정한 통신 환경, 제한된 배터리, 적은 저장공간, 낮은 계산능력 등 연합학 습 환경에서 발생할 수 있는 이슈들을 소개한다. 또한 최근 연구 들은 해당 이슈들을 해결하기 위해 어떤 방법을 사용하는지 프 로토콜, 디바이스, 서버 관점에서 살펴본다.

목차

Abstract
I. 서론
II. 연합학습(Federated Learning)
III. 프로토콜
IV. 통신량 최적화
V. Secure Aggregation
VI. LEAF
VII. 결론
Acknowledgement
References

저자

  • 전주형 [ 중앙대학교 ]
  • 김중헌 [ 중앙대학교 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국컴퓨터통신연구회 [Open Standards and ICT Association]
  • 설립연도
    1987
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    1. 정보통신표준화 기술 연구 및 개발 2. 국내 IT전문가 조직 및 활동지원 3. 유관 단체와의 협력을 통한 국내 표준(안) 개발 4. 정보통신표준화 사업의 기술적 정책적 지원으로 대외 경쟁력 강화에 기여

간행물

  • 간행물명
    OSIA Standards & Technology Review Journal
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    1738-9887
  • 수록기간
    1987~2026
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 621

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