AI 연합학습 핵심기술 개발

UNIST 연구진이 개인정보 침해 문제를 해결하기 위한 인공지능(AI) 연합 학습 핵심 기술을 개발했다.

해당 기술을 통해 IT 기업들이 주목하는 기기 내(On-Device) AI 학습에 도움이 될 것으로 보인다.

1일 UNIST는 윤성환 인공지능대학원 교수팀이 개인정보를 보호하면서도 AI 성능을 높일 수 있는 FedGF(Federated Learning for Global Flatness) 기술을 개발했다고 밝혔다.

UNIST에 따르면 연구팀은 다양한 사용자 데이터 분포 상황에서도 일관되게 높은 성능을 내는 방법을 개발했다. 기존 기술은 사용자 데이터 분포와 유사한 환경에서만 우수한 성능을 보였지만, 다른 환경에서는 성능이 낮았다.

연합 학습은 사용자 기기에서 딥러닝 모델을 학습해 개인정보를 보호한다. 하지만 데이터 차이로 성능에 한계가 있다. FedGF는 데이터를 중앙 서버로 보내지 않고, 각 기기에서 학습된 모델을 통해 최적화된 모델을 만들어 높은 정확도를 보였다.효율성도 뛰어났다.

기존 방법보다 적은 통신 자원으로 완전한 학습이 가능하다. 특히 Wi-Fi와 같은 무선 통신을 사용하는 모바일 장치들에 유리하다.

윤성환 교수는 “연합 학습 기술은 AI 개인정보 침해 문제 해결의 핵심적인 발판이 될 것”이라며 “IT 빅테크 기업들의 개인정보 문제와 분산 데이터 이질성 극복에 큰 도움이 될 것”이라고 전했다.

박재권기자 jaekwon@ksilbo.co.kr

#울산 #UNIST