http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
분산형 데이터를 학습하는 연합 학습의 의료분야 적용에 관한 연구
홍성은(Hong Seong Eun),방준일(Bang Jun il),김화종(Kim Hwa Jong) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
최근 의료분야에서 보편적인 의료 서비스 제공을 위해 여러 기관의 진단 정보를 활용하여 질병을 판별할 수 있는 모델을 개발하기 위한 다양한 노력을 하고 있다. 하지만, 개인 정보 보호법으로 정보 주체의 정보를 함부로 사용할 수 없는 상황에서의 고성능의 판별 모델의 학습은 어려웠다. 원천 데이터를 중앙 서버로 전송하는 과정 없이 공통 모델의 공유, 로컬 학습, 가중치 공유, 공통 모델 갱신의 일련의 절차로 개인정보보호를 달성하면서 고성능의 인공지능 모델을 학습하는 신기술로 연합학습이 등장하게 되었다. 우리는 최근 대유행하고 있는 COVID-19의 이미지를 사용하여 진단할 수 있는 모델 개발에 연합 학습 방법론을 이용해보고, 분산된 환경에서 실험하고 그 성능을 평가하여, 의료 분야의 고성능 모델 학습에 연합 학습이 주는 가능성을 증명하고자 한다