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연합학습

· 약 7분

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
필요성설명사례
데이터 프라이버시 보호민감한 데이터가 중앙 서버로 이동하지 않아 보안 강화헬스케어에서 환자 데이터 보호
네트워크 부하 감소대량 데이터 전송 없이 로컬에서 처리하여 트래픽 절감자율주행 차량 간 통신 부하 경감
실시간 데이터 처리로컬 디바이스에서 즉각적으로 데이터 분석 및 의사 결정스마트 시티의 실시간 교통 관리
분산 학습 가능다양한 지역에서 수집된 데이터를 활용해 AI 모델 학습산업 IoT에서 분산된 공장 데이터 활용

연합학습 구성도, 핵심요소, 주요 기법

연합학습 구성도

연합학습 핵심요소

구분설명주요 기술
엣지 디바이스데이터 수집 및 로컬 학습 수행IoT 디바이스, 스마트폰, 차량 센서
연합 학습모델 업데이트만 공유하여 프라이버시 보호Federated Averaging, Differential Privacy
통신 프로토콜중앙 서버와 엣지 디바이스 간 안전한 데이터 전송 및 동기화gRPC, MQTT
모델 집계 서버각 엣지에서 전송된 모델 업데이트를 통합하여 최적화된 모델 생성클라우드 서버, AI 오케스트레이션 시스템
보안 및 인증 기술데이터 보호 및 무결성 검증블록체인, 데이터 암호화, Zero Trust Security

연합학습 주요 기법

구분내용비고
FedSGD모든 로컬 디바이스에서 계산된 그라디언트를 중앙에서 평균화하여 모델 업데이트데이터 이질성 취약
FedAVG로컬에서 여러 배치 업데이트를 수행 후 결과를 중앙 서버로 전송통신 비용 절감
FedDyn이질적 데이터셋에서 로컬 손실함수에 동적으로 정규화 적용, 글로벌 손실 수렴처리데이터 이질성에 강건함
HyFDCA하이브리드 연합학습으로 클라이언트 다양성을 고려한 모델의 조정과 개인화적응적 개인화 가능

연합학습 보안 강화 기법, 활용 방안

연합학습 보안

구분내용비고
데이터 암호화모델 업데이트 정보 암호화전송구간 보호
차등프라이버시모델 업데이트시 노이즈 추가, 개인 데이터 노출 방지프라이버시 강화
인증, 접근제어로컬장치-서버 간 신뢰할 수 있는 통신 보장무단 접근 차단, HMAC, OAuth
안전한 집계값 노출 없이 중앙서버에서 각 장치의 업데이트 처리중간자 공격 방어

연합학습 활용 방안

분야활용 방안사례
스마트 시티엣지 디바이스에서 교통 및 공공 데이터 실시간 분석바르셀로나 스마트 시티 프로젝트
헬스케어환자의 의료 데이터를 보호하며 AI 기반 진단 지원Google의 Federated Learning 웨어러블 기기 활용
산업 IoT(IIoT)제조 공정 데이터를 분석해 생산성 향상 및 고장 예측Siemens의 예측 유지보수 시스템
자율주행지역별 주행 데이터를 활용해 AI 기반 자율주행 최적화Tesla의 자율주행 AI

연합학습 고려사항

고려사항설명해결 방안
데이터 동기화 문제분산된 디바이스 간 데이터 학습 결과를 일관되게 유지해야 함클라우드-엣지 협력 강화 및 최적화된 통신 프로토콜 적용
컴퓨팅 자원 제한엣지 디바이스의 연산 능력이 제한적임경량화된 AI 모델 사용(MicroNet) 및 하드웨어 가속기 활용
보안 및 신뢰성데이터 도난 및 변조 위험이 존재블록체인 기반 데이터 무결성 보장 및 강화된 인증 시스템 적용
표준화 부족Federated AI 및 엣지 컴퓨팅 간의 상호운용성이 낮음IEEE, ISO 등 글로벌 표준 개발 및 채택 추진