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Conference Paper
MEC 블록체인에서 연합학습의 효율적인 모델 전송 연구
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- Authors
- 강보찬, 김동오
- Issue Date
- 2024-05
- Citation
- 한국정보처리학회 학술 발표 대회 (춘계) 2024, pp.590-591
- Publisher
- 한국정보처리학회 (KIPS)
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 최근에 개인 데이터의 프라이버시가 중요해 지면서, 딥러닝 분야에서 개인 데이터 프라이버시 보호할 수 있는 연합학습 기술이 주목받고 있다. 특히 5G MEC나 블록체인 환경과 같이 통신 부하 및 지연 시간이 중요한 영역에서 연합학습 모델의 전송 비용 감소에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 연합학습 과정에서 효율적인 모델 전송을 위해 레이어 단위로 모델을 전송하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해, 레이어 단위로 전송함으로써, 전송 데이터는 66% 줄어들 수 있지만, 정확도 변화는 1% 이내임을 확인하였다.