연합학습을 위한 패턴 및 그룹 기반 효율적인 분산 합의 최적화
인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kir...
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Published in | Inteonet jeongbo hakoe nonmunji = Journal of Korean Society for Internet Information Vol. 23; no. 4; pp. 73 - 85 |
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Main Authors | , , , , , , , |
Format | Journal Article |
Language | Korean |
Published |
한국인터넷정보학회
30.08.2022
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ISSN | 1598-0170 2287-1136 |
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Abstract | 인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다.
In the era of the 4th industrial revolution, where automation and connectivity are maximized with artificial intelligence, the importance of data collection and utilization for model update is increasing. In order to create a model using artificial intelligence technology, it is usually necessary to gather data in one place so that it can be updated, but this can infringe users' privacy. In this paper, we introduce federated learning, a distributed machine learning method that can update models in cooperation without directly sharing distributed stored data, and introduce a study to optimize distributed consensus among participants without an existing server. In addition, we propose a pattern and group-based distributed consensus optimization algorithm that uses an algorithm for generating patterns and groups based on the Kirkman Triple System, and performs parallel updates and communication. This algorithm guarantees more privacy than the existing distributed consensus optimization algorithm and reduces the communication time until the model converges. |
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AbstractList | 인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다. In the era of the 4th industrial revolution, where automation and connectivity are maximized with artificial intelligence, the importance of data collection and utilization for model update is increasing. In order to create a model using artificial intelligence technology, it is usually necessary to gather data in one place so that it can be updated, but this can infringe users' privacy. In this paper, we introduce federated learning, a distributed machine learning method that can update models in cooperation without directly sharing distributed stored data, and introduce a study to optimize distributed consensus among participants without an existing server. In addition, we propose a pattern and group-based distributed consensus optimization algorithm that uses an algorithm for generating patterns and groups based on the Kirkman Triple System, and performs parallel updates and communication. This algorithm guarantees more privacy than the existing distributed consensus optimization algorithm and reduces the communication time until the model converges. KCI Citation Count: 0 In the era of the 4th industrial revolution, where automation and connectivity are maximized with artificial intelligence, the importance of data collection and utilization for model update is increasing. In order to create a model using artificial intelligence technology, it is usually necessary to gather data in one place so that it can be updated, but this can infringe users' privacy. In this paper, we introduce federated learning, a distributed machine learning method that can update models in cooperation without directly sharing distributed stored data, and introduce a study to optimize distributed consensus among participants without an existing server. In addition, we propose a pattern and group-based distributed consensus optimization algorithm that uses an algorithm for generating patterns and groups based on the Kirkman Triple System, and performs parallel updates and communication. This algorithm guarantees more privacy than the existing distributed consensus optimization algorithm and reduces the communication time until the model converges. 인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다. 인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다. In the era of the 4th industrial revolution, where automation and connectivity are maximized with artificial intelligence, the importance of data collection and utilization for model update is increasing. In order to create a model using artificial intelligence technology, it is usually necessary to gather data in one place so that it can be updated, but this can infringe users' privacy. In this paper, we introduce federated learning, a distributed machine learning method that can update models in cooperation without directly sharing distributed stored data, and introduce a study to optimize distributed consensus among participants without an existing server. In addition, we propose a pattern and group-based distributed consensus optimization algorithm that uses an algorithm for generating patterns and groups based on the Kirkman Triple System, and performs parallel updates and communication. This algorithm guarantees more privacy than the existing distributed consensus optimization algorithm and reduces the communication time until the model converges. |
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