Privacy-Preserving Multi-Site Split Learning for Medical and Autonomous Aerial Surveillance Systems

Yoo Jeong Ha 고려대학교 대학원 2023 국내석사

딥 러닝은 금융, 의료, 엔터테인먼트에 이르기까지 인간의 일상적인 상호 작용의 거의 모든 부분에 침투했다. 의료 산업은 인공 지능(AI) 배포로 상당한 개선을 보였다. AI의 참여는 의료 전문가가 환자를 신속하게 진단하거나 특정 질병에 가장 적합한 치료 계획을 결정하는 데 도움이 되었다. 그러나 병력은 사람에 대해 누구나 얻을 수 있는 가장 민감한 정보 중 하나이다. 이것이 대통령이 건강 문제를 대중에게 최대한 숨긴 이유이다. 현대의학은 의료 데이터의 공유가 필요하지만 치료를 개선하면서 환자의 개인 정보를 보호하는 것이 과제이다. 자율주행차 시장은 기계 학습을 프로그램에 적용하면서 번성했다. 차세대 기술의 급속한 발전과 사생활 보호에 대한 관심이 높아지면서 자율 감시 무인 항공기(UAV)를 사용하여 거리에서 위엄한 활동을 모니터링하는 것이 일반적인 관행이 되었다. UAV는 제3자와 공유해서는 안 되는 민감한 정보를 캡처합니다. 획득한 의료 및 감시 데이터의 개인 정보를 보호하는 한 가지 옵션은 분할 학습이라는 딥 러닝 기술을 사용하는 것입니다. 분할 학습은 원본 데이터를 공유하지 않고 여러 데이터 소스로 신경망을 훈련할 수 있는 분산 학습 시스템입니다. 따라서 본 논문은 split learning을 확장하여 multi-site split learning 환경에서 데이터 소스의 수와 이러한 클라이언트가 보유한 데이터의 데이터 비율 증가의 영향을 탐색합니다. 다중 사이트 분할 학습에서 딥 러닝 모델은 두 섹션으로 나뉩니다. 신경망의 작은 부분을 클라이언트라고 하고 신경망의 나머지 큰 부분은 클라우드에서 수행됩니다. 또한 분할 학습을 사용할 때 프라이버시가 보존되는 정도를 강조하기 위해 정보 이론의 또 다른 기술을 추가합니다. 따라서 이 논문은 두 부분으로 나뉜다. 첫 번째 섹션은 의료 데이터를 사용하여 다양한 클라이언트 수와 분할 학습의 분할 비율을 실험합니다. 여러 클라이언트의 데이터 분할 비율 변경이 대상 작업 성능에 미치는 영향에 초점을 맞추기 위해 실험이 수행됩니다. 두 번째 섹션에서는 여러 UAV로 학습을 분할하고, 데이터 불균형 문제를 해결하고, 감시 UAV에서 수집한 개인 데이터를 보호하는 방법을 살펴봅니다. 또한 UAV의 모바일 장치 측면과 이러한 모바일 UAV가 계산 리소스를 제한하는 문제를 조사합니다. 원시 데이터의 프라이버시가 보호되는 정도를 강조하기 위해 정보 이론이 추가로 도입됩니다. 분할 학습 참여자가 증가하고 클라이언트가 보유한 데이터의 비율이 분류 성능에 미치는 영향을 살펴봅니다. 이 논문은 여러 UAV와 관련된 학습을 분할하여 데이터 불균형 문제를 해결하고 감시 UAV에서 캡처한 민감한 정보를 보호하는 방법을 조사합니다. 분할 학습의 성능이 확립되었으므로 본 논문에서는 감시 UAV 환경에서 클라이언트 수와 분할 비율을 변경하여 실험합니다. 따라서 본 연구에서는 UAV의 수를 늘리는 것이 분할 학습의 분류 정확도에 미치는 영향과 데이터 분할 비율을 변화시키는 영향을 탐색합니다. 본 연구는 따라서 본 연구에서는 데이터 분할 비율과 UAV의 수 변화가 분할 학습의 분류 정확도에 미치는 영향을 조사한다. 따라서 이 백서는 두 가지 주요 아이디어를 결합합니다. 이기종 데이터에 대한 다양한 분할 비율의 효과와 화재 분류 성능에 대한 UAV의 수 변화의 영향입니다. Deep learning has infiltrated almost every part of human's everyday interactions, from finance to entertainment. The health industry has seen a significant improvement with artificial intelligence (AI) deployment. The involvement of AI has aided medical experts in quickly diagnosing a patient or deciding which treatment plan is best suitable for a certain disease. However, a medical history is one of the most sensitive pieces of information anyone can obtain about a person. This is why presidents hid as much as they could about their health problems from the public. Modern medicine requires sharing medical data, but the challenge is protecting patients’ personal information while improving treatment. The autonomous vehicle market has also thrived with the adaptation of machine learning to its programs. With the swift development of next-level technology and the increasing concern for protecting privacy, it has been common practice to use autonomous surveillance unmanned aerial vehicles (UAVs) to monitor the streets for suspicious activity. UAVs capture sensitive information, which should not be shared with third parties. One option to protect the privacy of the acquired data-medical and surveillance-is by employing a deep learning technique called split learning. Split learning is a distributed learning system that allows neural networks to be trained with multiple data sources without sharing original data. Therefore, this paper extends split learning and explores the impact of increasing the number of data sources and the data ratio of the data held by these clients in a \textit{multi-site split learning} environment. In multi-site split learning, the deep learning model is split into two sections. A smaller portion of the neural network is called the client, and the remaining larger portion of the neural network is conducted in the cloud. It also adds another technique from information theory to highlight the extent to which privacy is preserved when using split learning. Thus, this paper is divided into two parts. The first section uses medical data to experiment with varying the number of clients and the split ratio of split learning. Experiments are conducted to focus on the impact of changing split ratios of data from multiple clients on the target task performance. The second section explores how to split learning with many UAVs, addresses the problem of data imbalance, and safeguards any private data collected by surveillance UAVs. It will also investigate the mobile device aspect of UAVs and the problem of how these mobile UAVs have limited computational resources. Information theory is further introduced to highlight the extent to which the privacy of the raw data is protected. It will look at the effect on classification performance when the participants of split learning are increased and the ratio of data the clients possess. This thesis examines how to split learning involving multiple UAVs resolves the issue of data-imbalance and protects any sensitive information captured by surveillance UAVs. Since the performance of split learning is established, this paper experiments with altering the number of clients and the split ratio in a surveillance UAV environment. Hence, in this study, we explore the effect of increasing the number of UAVs on the classification accuracy of split learning and the impact of varying the data split ratio. This research, Therefore, in this work, we investigate the influence of changing the data split ratio and the number of UAVs on the classification accuracy of split learning. Thus, this paper combines two main ideas: the effect of various split ratios for heterogeneous data and the impact of varying the number of UAVs on fire classification performance.

地理學習 基本槪念의 分析 : 中學校 社會 1 國土地理 單元을 中心으로

柳政夏 경북대학교 1990 국내석사

The purpose of this study is to analyze the basic concepts of social text books in middle school by the fifth modification of curricula and examine the geographic basic concepts from the test. The following is a summary of its results. 1. As a result of analyzing the basic concepts of geograpy learning, Man-Land concept(26.2 %) is the most frequent and Region (23.6 %), Spatial Relation(17.8 % ), Distribution(16.4 %), Transition(10.2 %) and Mapping(5.8 %) are in order. Mapping and Transition concepts in Unit Ⅱ and Region and Spatial Relation Concepts in Unit Ⅱ Comparatively many descrived. 2. As a result of analyzing geography learning terms ManLand concept(51.3 %) is the most frequent and Mapping (19.7 %), Spatial Relation(14.5 %), Region(11.9 %) and Distribution(2.6 %) are in order. But Transition concept disappeared Because geography language is very important role to make geographic concepts, explanation for a definition of the terms had better-to add. 3. As a result of analyzing geography learning data Man-Land Concept(35.5 %) is the most frequent and Spatial Relation (22.6 %) Distribution(12.9 %), Mapping(9.6 %) and Region(6.5 %), are in order. The geogrphy learning data related to region concept is much less than learning content and the newest data of North region had to be contained. In a kind of geography learning data, Map and Chart have to be more inserted. 4. As a result of analyzing subject of geography learning, Man-Land concept(38.3 %) is the most frequent and Transition (23.4 %) and Region(12.8 %) are in order. But the concepts of Distribution, Spatial Relation and Mapping appeared equal(8.5 %). The concept of Transition appeared too little in relation to quantity of geography learning. But Spatial Relation Concept is the reverse. Every subjects of geography learning had to be present concretely. 5. As a result of analyzing basic concept in an entrance examination papers to high school of geography learning, ManLand concept(28.3 %) is the most frequent and Region(21.7 %), Spatial Relation(18.3 %), Distribution(13.3 %), Mapping(10.0 %) and Transition(8.4 %) are in order. To text books, Transition concept appears many but least in an entrance examination papers high school. This is improved because change of region has been important in geography learning. 6. As a result of analyzing geography learning test, Passage rate of Mapping concept(69.4 %) is the highest and Man-Land(60.4 %), Spatial Relation(55.2 %), Transition(54.6 %), Distribution (46.9 %), and Region(37.9 %) are in order. To schoolboys, passage rate appeared to 57.2 %, schoolgirls to 50.9%. Particularly, to schoolboys, Region and Spatial Relation concepts appeared to high and schoolgirls, Distribution and Transition concepts high. Conclusionly, to the Korea geography Unit of current social textbooks in middle school, Man-Land relation is descrived with the central concepts. Therefore, geography teacher instructs for the developing geographic thinking in center of concepts getting out of memorial teaching method. And Utilizing the audio-visual materials, geography teacher puts emphasis on investigating region characteristics.