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인공지능시대(52): 인공지능의 연합학습
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2022년 01월 11일(화) 16:54 [(주)문경사랑] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
연합학습이란?
연합학습(Federated Learning)이란 최근 Google에 의해 제시된 새로운 인공지능(AI) 모델의 학습 방법이다. 이는 중앙 서버에서 학습 데이터를 활용하여 모델을 학습하던 기존의 기계학습 방식과 달리, 사용자들의 스마트폰과 같은 분산된 기기 위에서 직접 모델을 학습하는 새로운 방법이다. 이 때, 사용자들의 스마트폰에서는 각 기기가 가진 데이터로 모델 학습을 진행하고, 중앙 서버는 각 기기의 학습 결과만을 수집하여 새로운 모델을 도출해 내어 새로운 인공지능(AI) 모델을 학습하게 된다.
연합학습이 작동하는 과정을 살펴보면, 우선 안드로이드 스마트폰에 탑재된 학습 알고리즘은 개별 사용자의 행동 패턴을 기반으로 꾸준히 학습해 자신의 모델을 강화하고, 사용자에게 더 어울리는 스마트폰 사용 환경을 제공한다. 사용자가 스마트폰에 충전기를 연결하고 잠드는 야간에는 이 모델을 서버로 전송해, 다른 모델과 정보를 공유하며, 더 나은 성능을 낼 수 있는 모델로 진화한다. 이 과정에서 사용자의 개인정보가 아닌, 이를 처리하는 모델만을 공유하기 때문에 개인정보 유출 가능성을 제거할 수 있게 된다.
연합학습의 장점
기존의 AI는 엄청나게 큰 데이터 센터로 학습을 시작하는 것이 보통이며, 데이터 센터 내에 분산된 인공신경망이 각 데이터를 처리해 중앙 서버로 보낸다. 지금까지는 이 과정을 반복하면서 모델을 개선하고, 서버를 통해 사용자 스마트폰에 배포하는 방식이었다. 이와 달리 연합학습은 인공신경망을 사용자 개인 서버를 통해 사용자 개인 디바이스로 분산하는 일종의 엣지 컴퓨팅과 같은 방식이다.
연합학습이 갖는 가장 큰 장점은 사용자 기기 위에 존재하는 데이터를 따로 수집하지 않아도 AI 모델을 학습할 수 있다는 점이다. 이는 기존에 수집/학습될 수 없었던 사용자의 민감한 개인 정보가 포함된 데이터의 활용을 가능케 하여, AI가 기존에 활용될 수 없었던 분야에서 새로운 기능을 제공할 수 있도록 한다. 그 사례로, 일반적으로 병원에서 환자들의 데이터는 공개가 불가능한데, 데이터를 소유한 병원들이 기기로부터 환자들의 데이터를 활용한 연합학습을 진행한다면 데이터의 수집 없이 전염병을 비롯한 질병의 진단을 돕는 AI 모델을 만들어낼 수 있다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
연합학습 연구 동향
최근 산업계와 학계 모두에서 연합학습에 큰 관심을 두고 다양한 연구를 진행하고 있다. 구글은 자사 안드로이드 키보드 앱에서 다음단계 예측(Next-Word Prediction)과 같은 AI 기능을 연합학습으로 구현하고 있다. 그 외에 학계에서는 연합학습을 통해 새로운 애플리케이션 개발의 가능성, 연합학습 과정에서 사용자의 데이터가 유출될 가능성, 연합학습의 결과로 도출된 모델의 성능을 높이기 위한 알고리즘이 필요성 등에 대해 연구가 활발히 진행되고 있다.
연합학습의 적용 사례
연합학습은 최근 우리 주변의 다양한 분야에서 적용되며, 기존과 다른 새로운 AI의 활용을 가능케 하고 있다. 그 중, 수집이 어려운 개인의 관심사 및 흥미 정보를 연합학습을 통해서 쇼핑 및 광고에 활용하는 방안이 연구되고 있는데, 중국의 최대 인터넷 쇼핑몰인 알리바바 및 타오바오에서는 사용자 맞춤형 쇼핑 아이템 추천 모델을 연합학습을 통해 효율적으로 개발하는 방법에 대하여 최근 논문으로 발표한 바 있다.
또한, 연합학습을 통해 접근이 어려운 병원 데이터를 활용하는 방안이 논의되고 있으며, 학계에서는 병원들이 가진 환자 데이터로부터 당뇨, 신장 질환 등의 질병을 가진 환자들의 특징을 분석하는 모델을 연합학습으로 구현하는 연구를 진행 중이다. 특히, 최근에는 COVID-19 환자들의 데이터를 연합학습을 통해 분석하여 환자의 사망 확률을 예측하는 연구가 진행되고 있다.
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