초록 ▼

□ 연구개요
높은 정확도와 신뢰성을 가진 학습모델을 생성하여 운영하기 위해서는 품질이 높은 다양하고 충분한 데이터의 확보가 필수적이다. 하지만, 많은 환경에서 사용자와의 이용약관, 개인정보 활용 동의, 법적 규제, 정보보호 규정에 따라 데이터의 외부유출이 엄격히 제한되어 있고, 단말기에서 실시간으로 생성되는 개인 데이터는 사용자들이 제공을 꺼리는 경우가 많다. 즉, 좋은 기계학습(machine learning) 모델을 만들기 위하여 좋은 데이터를 확보하는 것이 현실적으로 해결하기 가장 어려운 과제이다. ‘연합학습(federat

□ 연구개요
높은 정확도와 신뢰성을 가진 학습모델을 생성하여 운영하기 위해서는 품질이 높은 다양하고 충분한 데이터의 확보가 필수적이다. 하지만, 많은 환경에서 사용자와의 이용약관, 개인정보 활용 동의, 법적 규제, 정보보호 규정에 따라 데이터의 외부유출이 엄격히 제한되어 있고, 단말기에서 실시간으로 생성되는 개인 데이터는 사용자들이 제공을 꺼리는 경우가 많다. 즉, 좋은 기계학습(machine learning) 모델을 만들기 위하여 좋은 데이터를 확보하는 것이 현실적으로 해결하기 가장 어려운 과제이다. ‘연합학습(federated learning)’은 이러한 데이터의 수집과 가공, 활용 측면에서의 한계점을 해결하기 위하여 새롭게 제안된 방식으로, 차세대 분산 컴퓨팅 환경에서 독립적으로 생성, 저장된 다양한 데이터를 이동하지 않고(중앙에 집중하지 않고) 데이터의 활용을 극대화할 수 있는 최적화된 학습모델을 구축하기 위한 연구 분야이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구에서는 디지털 헬스케어를 중심으로 효율적이며 정확한 응용을 지원하기 위한 연합학습 모델에 대해 연구하였다. 글로벌 학습모델에서 사용되는 로컬 학습 결과의 취합을 위한 분산 환경에서의 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 데이터 공유의 제약으로 로컬 학습이 현실적인 환경에서 효과적으로 활용할 수 있고, 특히 중앙집중적으로 데이터를 전송하고 축적하는 데에 요구되는 실제적, 경제적 제약과 각종 로컬 장비에서 생산되는 개인 데이터의 보안성 문제를 핵심적으로 다루어, 데이터의 이동을 없애거나 최소화하여 안전하게 활용하기 위하여 최적화된 연합학습 모델에 대한 연구를 수행하였다.
본 연구에서 연합학습 모델을 적용한 응용은 구체적으로 뇌종양 진단, 의료영상 분석, COVID-19 분류, 인간의 감성과 행동 분석, 피부암 분류 등이다. 이러한 응용에서 전체 데이터에 대한 기존의 중앙집중형 딥러닝 방식을 연합학습 모델로 수정, 확장하였고, 분산된 로컬 데이터에 대한 학습 결과를 글로벌 서버에서 통합하여 분석을 수행하였다. 제안된 연합학습 모델은 기존의 중앙집중형 모델에 비하여 민감한 데이터의 보안성을 유지하며, 정확도 측면에서의 하락이 발생하지 않고 글로벌 서버와 로컬 노드들 간의 통신 부담이 크지 않음을 보였다. 학습에 참여하는 노드들 간의 정보를 공유한다면, 제안된 연합학습 모델은 최소한의 확장으로도 글로벌 서버가 없는 완전분산 컴퓨팅 환경에서의 적용도 가능하다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구의 주제는 최근까지 세계적으로 많은 연구자들의 관심을 끌며 활발한 연구 개발이 진행되고 있고, 그 결과가 주요 국제 학술대회와 논문지에 발표되고 있다. 미국이나 유럽 등에서는 디지털 헬스케어 분야에서 민감한 개인정보를 보유하고 있는 기관 간의 건강진단 서비스를 구축하기 위한 연합체가 구성되고 있고, 연합학습 모델을 기반으로 협업을 확대하고 있다.
본 연구에서 얻어진 성과를 기반으로, 연합학습 이론과 응용에 대한 연구를 계속하여 추진할 것이고, 연합학습 개념을 학계와 산업계에 알려 앞으로의 기계학습 연구와 응용의 새로운 방향을 모색할 것이다. 본 연구에서 개발된 연합학습 알고리즘을 산업화하도록 시도할 것이며, 본 연구에서의 경험을 디지털 헬스케어를 포함한 다양한 응용에 적용하여, 연합학습 모델을 설계, 분석, 활용하고 해당 응용에서 필요로 하는 내용을 초기부터 연구개발 내용에 적극 포함하여 결과물의 산업화를 용이하도록 할 것이다. 이러한 알고리즘은 관련 기업과의 협력 관계를 통하여 새로운 지능형 서비스를 개발하는 데에 활용할 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 연구목표 ... 4
• 나. 연구의 필요성 ... 5
• 다. 연구내용 ... 7
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
• 가. 1차년도 연구 수행내용 ... 8
• 나. 2차년도 연구 수행내용 ... 9
• 다. 3차년도 연구 수행내용 ... 13
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 16
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 16
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• 3) 목표 달성 수준 ... 17
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 자체점검표 ... 19
• 7. 참고문헌 ... 19
• 끝페이지 ... 37