연합학습

연합학습 개념

• 데이터를 중앙 저장하지 않고 다수의 로컬 디바이스에서 모델 훈련 후, 훈련된 모델 파라미터를 중앙서버로 전송해 모델을 업데이트하는 분산 인공지능 학습모델
• 데이터 프라이버시, 보안, 통신비용 절감, 확장성, 속도

필요성	설명	사례
데이터 프라이버시 보호	민감한 데이터가 중앙 서버로 이동하지 않아 보안 강화	헬스케어에서 환자 데이터 보호
네트워크 부하 감소	대량 데이터 전송 없이 로컬에서 처리하여 트래픽 절감	자율주행 차량 간 통신 부하 경감
실시간 데이터 처리	로컬 디바이스에서 즉각적으로 데이터 분석 및 의사 결정	스마트 시티의 실시간 교통 관리
분산 학습 가능	다양한 지역에서 수집된 데이터를 활용해 AI 모델 학습	산업 IoT에서 분산된 공장 데이터 활용

연합학습 구성도, 핵심요소, 주요 기법

연합학습 구성도

연합학습 핵심요소

구분	설명	주요 기술
엣지 디바이스	데이터 수집 및 로컬 학습 수행	IoT 디바이스, 스마트폰, 차량 센서
연합 학습	모델 업데이트만 공유하여 프라이버시 보호	Federated Averaging, Differential Privacy
통신 프로토콜	중앙 서버와 엣지 디바이스 간 안전한 데이터 전송 및 동기화	gRPC, MQTT
모델 집계 서버	각 엣지에서 전송된 모델 업데이트를 통합하여 최적화된 모델 생성	클라우드 서버, AI 오케스트레이션 시스템
보안 및 인증 기술	데이터 보호 및 무결성 검증	블록체인, 데이터 암호화, Zero Trust Security

연합학습 주요 기법

구분	내용	비고
FedSGD	모든 로컬 디바이스에서 계산된 그라디언트를 중앙에서 평균화하여 모델 업데이트	데이터 이질성 취약
FedAVG	로컬에서 여러 배치 업데이트를 수행 후 결과를 중앙 서버로 전송	통신 비용 절감
FedDyn	이질적 데이터셋에서 로컬 손실함수에 동적으로 정규화 적용, 글로벌 손실 수렴처리	데이터 이질성에 강건함
HyFDCA	하이브리드 연합학습으로 클라이언트 다양성을 고려한 모델의 조정과 개인화	적응적 개인화 가능

연합학습 보안 강화 기법, 활용 방안

연합학습 보안

구분	내용	비고
데이터 암호화	모델 업데이트 정보 암호화	전송구간 보호
차등프라이버시	모델 업데이트시 노이즈 추가, 개인 데이터 노출 방지	프라이버시 강화
인증, 접근제어	로컬장치-서버 간 신뢰할 수 있는 통신 보장	무단 접근 차단, HMAC, OAuth
안전한 집계	값 노출 없이 중앙서버에서 각 장치의 업데이트 처리	중간자 공격 방어

연합학습 활용 방안

분야	활용 방안	사례
스마트 시티	엣지 디바이스에서 교통 및 공공 데이터 실시간 분석	바르셀로나 스마트 시티 프로젝트
헬스케어	환자의 의료 데이터를 보호하며 AI 기반 진단 지원	Google의 Federated Learning 웨어러블 기기 활용
산업 IoT(IIoT)	제조 공정 데이터를 분석해 생산성 향상 및 고장 예측	Siemens의 예측 유지보수 시스템
자율주행	지역별 주행 데이터를 활용해 AI 기반 자율주행 최적화	Tesla의 자율주행 AI

연합학습 고려사항

고려사항	설명	해결 방안
데이터 동기화 문제	분산된 디바이스 간 데이터 학습 결과를 일관되게 유지해야 함	클라우드-엣지 협력 강화 및 최적화된 통신 프로토콜 적용
컴퓨팅 자원 제한	엣지 디바이스의 연산 능력이 제한적임	경량화된 AI 모델 사용(MicroNet) 및 하드웨어 가속기 활용
보안 및 신뢰성	데이터 도난 및 변조 위험이 존재	블록체인 기반 데이터 무결성 보장 및 강화된 인증 시스템 적용
표준화 부족	Federated AI 및 엣지 컴퓨팅 간의 상호운용성이 낮음	IEEE, ISO 등 글로벌 표준 개발 및 채택 추진