$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

딥러닝 형상관리를 위한 블록체인 시스템 설계
Design for Deep Learning Configuration Management System using Block Chain 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.14 no.3, 2021년, pp.201 - 207  

배수환 (Dept. of Computer, Soongsil University) ,  신용태 (Dept. of Computer Science, Soongsil University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Deep learning, a type of machine learning, performs learning while changing the weights as it progresses through each learning process. Tensor Flow and Keras provide the results of the end of the learning in graph form. Thus, If an error occurs, the result must be discarded. Consequently, existing t...

주제어

#BlockChain   #Configuration Management System   #Deep Learning   #Ethereum   #Tensor Flow  

표/그림 (11)

참고문헌 (9)

  1. S. H. Bae, H. J. Lee, Y. T. Shin. "A Study on Deep learing Configuration Management System using Block chain", Journal of 2021 KIPS, vol 28. pp234-237, 2021 

  2. S. Nakamoto. "Bitcoin: A Peer-to-Pe er Electronic Cash System", 2009 

  3. V. Buterin. "Ethereum White Paper: A Next Gerne ration Smart Contract & Decentra lized Application Platform", 2014 

  4. IBM. "An Introduction to Hyperledger", 2018 

  5. K. Driscoll et al. "Byzantine Falut Tolerance, from Theory to Reality", "Computer safy, Realiability, and Security. pp235-248, 2003 

  6. M. Castro, B. Likov. "Practical Byzantine Fault Tolerance". Third Symposium on Op erating System Design and Implementation. 1999. 

  7. K.Hikodukue. "Python NI YORU SCARPING & KIKAIGAKUSHU TECHNIQUE", WIKIBOOKS. 2019 

  8. TensorFlow. "TensorFlow Guide, Save Model, Check Point". last modified Mar 22. 2021. "https://www.tensorflow.org/guide/checkpoint" 

  9. J. S. Bong. "A Personal Health Information Sharing Platform based on Hyperledger Fabric Blockchain". Ph.D. diss. University of Soongsil. 2019 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로