뇌연령 예측을 위한 연합학습 모델 개발

Q: 이 논문에서 정의한 연합학습이란 무엇인가?

연합학습은 다수의 로컬 클라이언트와 중앙 서버가 협력하여 분산된 훈련 데이터를 사용하는 새로운 학습 패러다임이다. 로컬 클라이언트의 데이터 전송 없이 학습된 모델의 가중치를 중앙 서버에서 취합하여 글로벌 모델을 향상시키며, 개인 정보 보호를 강화하면서도 모델 성능을 개선할 수 있다.

Q: 연합학습 모델이 뇌연령 예측 정확도를 어떻게 향상시키는가?

연구 결과, 연합학습 모델은 독립적인 로컬 모델 학습 대비 뇌연령 예측 성능을 향상시키는 것으로 나타났다. 특히 편향된 데이터 분포를 가진 로컬 환경에서 연합학습을 적용했을 때, Non-FL 모델보다 MAE는 최대 31.7% 낮아지고 상관관계(R)값은 최대 7.4% 향상되어 예측 정확도가 크게 개선되었다.

문성환; 한주혁; 이원희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 문성환 (경희대학교) 한주혁 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.12

수록면: 1,431 - 1,433 (3page)

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연합학습(Federated Learning, FL)은 다수의 로컬 클라이언트와 하나의 중앙 서버가 협력하여 분산된 훈련 데이터를 사용하여 글로벌 모델을 훈련시킬 수 있는 새로운 학습 패러다임이다. 로컬 클라이언트의 데이터 전송없이 학습한 모델의 가중치를 계산하고 이를 중앙 서버 에서 취합하여 전체 모델을 향상시킬 수 있다. 개인정보의 수집과 활용에 대한 규제가 강화됨에 따라 직접적인 데이터 공유가 필요없는 연합학습의 적용이 의료분야로 확대되고 있다. 본 연구에서는 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 데이터를 이용한 기계학습 기반 뇌연령 예측을 위한 연합학습 모델을 개발하였다. 중앙 서버는 학습을 위한 로컬 기계학습 기반 뇌연령 예측 모델을 각 클라이언트에게 전송하고, 사전에 클라이언트에게 ... 전체 초록 보기

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