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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
전주형 (중앙대학교) 김중헌 (고려대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제36권 제7호
발행연도
2019.6
수록면
48 - 52 (5page)

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본 논문에서는 하나의 딥러닝 모델에 분산된 각 의료기관에서 수집된 의료데이터를 모두 적용 하면서 개인정보를 보호할 수 있는 분산 딥러닝 기법을 제안한다. 기관별로 수집된 raw data를 공유하지 않고 딥러닝 모델의 훈련에 사용할 수 있도록 계층구조로 이루어진 딥러닝 모델의 레이어를 나누어 node인 기관과 서버에서 각각 계산해 기관별 의료데이터의 외부 반출 없이 딥러닝 모델을 훈련을 진행한다. 또한 본 논문에서는 분산된 의료기관들의 데이터를 모두 고려한 딥러닝 모델 훈련 과정에서 오버피팅이 일어나지 않도록 각 의료기관의 데이터양에 비례한 mini-batch 크기 선정 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 의료기관별로 수집된 의료데이터를 다른 node나 중앙서버와 공유하지 않기 때문에 개인정보보호가 보장되고 node에 요구되는 계산능력이나 네트워크의 대역폭 요구사항이 적으며 각 기관의 데이터 크기를 고려한 mini-batch 크기 선정을 통해 오버피팅을 예방한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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