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조승현(Seunghyeon Cho),이상화(Sanghwa Lee),김수민(Soomin Kim),김주희(Juhui Kim),채명수(Myungsu Chae),임성수(Sungsu Lim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
인공지능의 발전으로 다양한 데이터가 수집 및 분석되면서 프라이버시 침해의 우려가 커지고, 프라이버시 보호가 보장되는 학습 모델의 수요가 급증하고 있다. 본 논문은 프라이버시 보호가 보장되는 인공지능(Privacy-Preserving AI)의 주요 기술인 차등 프라이버시와 연합 학습을 신경망 학습 과정에 접목하여 기계학습의 주요 문제 중 하나인 다중 분류에 적용해보았다. 차등 프라이버시 보호가 보장되는 전송을 수행하는 연합 학습이 그렇지 않은 경우와 비교하여 성능 차이가 작도록 학습할 수 있음을 확인하였으며, 더욱 안전한 연합 학습을 통한 신경망 학습 및 인공지능 문제해결이 가능함을 확인하였다.