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탈중앙화 방식의 딥 러닝 플랫폼
Decentralized Deep Learning Platform 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 서울대학교
Seoul National University
연구책임자 문수묵
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-03
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202300008190
과제고유번호 1711162996
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-09-26
키워드 블록체인.인공지능.연합학습.유전 알고리즘.비잔틴 허용.blockchain.artificial intelligence.federated learning.genetic algorithm.byzantine allowance.

초록

□ 연구개요
본 연구는 탈중앙화된 딥 러닝 플랫폼을 개발하여 기존의 중앙 집중식 딥 러닝 플랫폼이 가지고 있는 한계를 극복하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 탈중앙화 딥 러닝 플랫폼을 구현하기 위해 블록체인을 이용한 연합학습 플랫폼을 설계한다. 또한 유전 알고리즘을 활용하여 탈중앙화된 환경에서 악의적인 참여자가 존재하는 상황에서도 효과적인 학습이 가능하도록 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
• DNN 학습 모듈 개발 : 지식증류(knowledge distillation)을 활용하여 비교적 작은 크기의 학생(s

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 가. 연구 목표 ... 4
  • 나. 연구 내용 ... 4
  • 다. 연구 범위 ... 7
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 8
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 8
  • 3) 목표 달성 수준 ... 9
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 10
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 11
  • 가. 거대한 자본이 필요한 딥 러닝 ... 11
  • 나. 딥 러닝의 데이터 프라이버시 문제 ... 11
  • 다. 많은 컴퓨팅 리소스가 필요한 블록체인 ... 11
  • 라. 모델의 융합 방법에 대한 연구의 부족 ... 11
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
  • 6. 자체점검표 ... 12
  • 7. 참고문헌 ... 13
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
  • 끝페이지 ... 27

표/그림 (2)

참고문헌 (25)

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