다양한 데이터 분포에서도 높은 성능 나타내
인공지능(AI) 발전과 함께 사용자 개인정보 침해 문제가 심각해지고 있는 가운데, 울산과학기술원(UNIST)이 이를 해결할 연합학습 기술을 개발했다. 기기 탑재형(On-Device) AI 정보보호 학습에 도움이 될 전망이다.
UNIST(총장 박종래)는 윤성환 AI대학원 교수팀이 개인정보를 보호하면서 AI 성능은 높일 수 있는 연합학습(FedGF : Federated Learning for Global Flatness)기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
기존 정보보호 연합학습 기술은 사용자 기기 내에서 학습해 개인정보를 보호한다. 사용자 데이터 분포와 유사한 환경에서는 우수한 성능을 나타내지만 환경이 달라지면 성능도 떨어진다.
반면 윤 교수팀이 개발한 FedGF는 다양한 사용자 데이터 분포 상황에서도 일관되게 높은 성능을 나타내 사용자 데이터 유출 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
데이터를 중앙 서버로 보내지 않는 자체 최적화 모델이라는 점에서 효율성도 뛰어나다. 기존 대비 적은 통신자원으로도 학습 가능하다.
윤성환 교수는 “와이파이와 같은 무선통신을 사용하는 모바일 장치에 특히 유리하다”며 “빅테크기업의 개인정보 보호 문제와 분산 데이터 이질성 극복에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
울산=임동식기자 dslim@etnews.com
