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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,297 - 1,303 (7page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.10.1297
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본 논문에서는 사용자 데이터 보안을 고려한 연방 학습을 다루었다. 연방 학습에서는 사용자 데이터 보호를 위해 사용자 데이터를 송수신 하거나 직접 접근하는 것이 아닌 사용자 데이터를 바탕으로 연산한 모델 혹은 연산 결과만을 교환하여 최적의 모델을 찾는다. 이 때, 통신이 필수적이며 본 논문에서는 Random access 방식의 무선 통신을 고려하였다. 최적의 모델을 찾는데 무선 통신 시간을 고려하여 실제적인 연방 학습 시간을 분석하고 시뮬레이션 하였다. 주어진 사용자 수에서 전송 확률이 너무 크게 되면 모델을 송신하는데 패킷 충돌이 증가하여 매 이터레이션 별 시간이 증가한다. 따라서, 연방 학습 시간을 최소화하기 위해서는 주어진 사용자 수에 적절한 전송 확률을 설정하는 것이 필수적이다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 연방 학습 시간 분석
Ⅳ. 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
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