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Ä¡¾Ó ¾ç, ÀÌÅÂÈÖ
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¿¡ÀÌÄÜÃâÆÇ
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Federated Learning
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- Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
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¿¬ÇÕÇнÀ(¿¬ÇÕ ¸Ó½Å·¯´×)À̶õ ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅ͸¦ Çѵ¥ ¸ðÀ¸Áö ¾Ê°í Çù·ÂÀûÀ¸·Î ¼öÇàÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× ±â¼úÀÌ´Ù. ±âÁ¸ ¸Ó½Å·¯´× ±â¼úÀÌ °®°í ÀÖ´ø ÇѰ踦 ³Ñ¾î ÄÄÇ»Æà ÀÚ¿ø ¼Ò¸ðÀÇ ºÐ»ê, ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸È£, °³ÀÎ ¸ÂÃãÇü ÇнÀ µîÀ» ½ÇÇöÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´ë¾ÈÀ¸·Î ÁÖ¸ñ¹Þ¾Æ ±¸±Û, ¾ÖÇÃ, IBM µî ¸¹Àº Å×Å© ±â¾÷¿¡¼ ¿¬±¸°¡ ÀÌ·ïÁö°í ÀÖ´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ±âÁ¸ÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ±â¼ú¿¡ Àͼ÷ÇÑ °³¹ßÀÚ, ¿¬±¸Àڵ鿡°Ô ¿¬ÇÕÇнÀ ºÐ¾ßÀÇ ¿¬±¸ µ¿ÇâÀ» µÎ·ç Á¤¸®Çؼ ¾Ë·ÁÁØ´Ù. ¿ì¸®¸»·Î´Â óÀ½À¸·Î ¿¬ÇÕÇнÀÀ» ¼Ò°³Çϴ åÀÌ´Ù.
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¢Â ÀÌ Ã¥¿¡¼ ´Ù·ç´Â ³»¿ë ¢Â
¿©·¯ µ¥ÀÌÅÍ ¼ÒÀ¯ÀÚ°¡ ¸ðµÎ ÈƷÿ¡ »ç¿ëÇÒ °¢ÀÚÀÇ ·ÎÄà µ¥ÀÌÅ͸¦ ºñ°ø°³·Î À¯ÁöÇϸç ÇÔ²² Çù·ÂÇØ ¼·Î °øÀ¯ÇÏ´Â ¿¹Ãø ¸ðµ¨À» ÈƷýÃÅ°°í ÀÌ¿ëÇÏ·Á¸é ¾î¶»°Ô ÇØ¾ß ÇÒ±î? ÀüÅëÀûÀÎ ¸Ó½Å·¯´× ¹æ½Ä¿¡¼´Â ¸ðµç µ¥ÀÌÅ͸¦ ÇÑ°÷¿¡, º¸Åë µ¥ÀÌÅÍ ¼¾ÅÍ¿¡ ¸ð¾Æ¾ß ÇÑ´Ù. ±×·¯¸é ÀÚ¿¬È÷ »ç¿ëÀÚÀÇ °³ÀÎ Á¤º¸ º¸È£¿Í µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ð À¯Áö¿¡ °üÇÑ ¹ý·üÀ» À§¹ÝÇÒ ¼ÒÁö°¡ ´ÙºÐÇÏ´Ù. ¿À´Ã³¯ ¼¼°è °÷°÷¿¡¼´Â Å×Å© ±â¾÷µé¿¡°Ô »ç¿ëÀÚ µ¥ÀÌÅ͸¦ °³ÀÎ Á¤º¸ º¸È£¹ý¿¡ µû¶ó ½ÅÁßÇÏ°Ô Ãë±ÞÇÒ °ÍÀ» ¿ä±¸ÇÑ´Ù. À¯·´ ¿¬ÇÕÀÇ ÀÏ¹Ý µ¥ÀÌÅÍ º¸È£ ±ÔÁ¤(GDPR, General Data Protection Regulation)ÀÌ ´ëÇ¥ÀûÀÎ ¿¹´Ù.
ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â ¿¬ÇÕ ¸Ó½Å·¯´×À» ÀÌ¿ëÇØ ÀÌ·¯ÇÑ ¹®Á¦¸¦ ¾î¶»°Ô ÇØ°áÇÏ´ÂÁö ¼³¸íÇÑ´Ù. ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´×, ¾ÏÈ£È ¹× º¸¾È, °æÁ¦ ¿ø¸®¿Í °ÔÀÓ À̷п¡ ±Ù°ÅÇÑ Àμ¾Æ¼ºê ¸ÞÄ¿´ÏÁò ¼³°è¸¦ °áÇÕÇÑ »õ·Î¿î ÇØ°áÃ¥À» Á¦½ÃÇÑ´Ù. ¿©·¯ À¯ÇüÀÇ ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü ¸Ó½Å·¯´× ¼Ö·ç¼Ç°ú °¢°¢ÀÇ ±â¼ú ¹è°æÀ» ¼³¸íÇÏ°í, ´ëÇ¥ÀûÀÎ ½ÇÁ¦ Àû¿ë »ç·Ê¸¦ »ìÆ캻´Ù. ¿¬ÇÕÇнÀÀÌ ¾î¶»°Ô Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â AI °³¹ß ¹× ÀÀ¿ë¿¡ ´ëÇÑ ±â¼úÀû, »çȸÀû ¿ä±¸¿¡ ºÎÀÀÇÏ´Â Â÷¼¼´ë ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ¹Ø°Å¸§ÀÌ µÉ ¼ö ÀÖ´ÂÁö ¾Ë¾Æº»´Ù.
¢Â ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ë»ó µ¶ÀÚ ¢Â
¿¬ÇÕÇнÀ ÀÔ¹®¼·Î, ÄÄÇ»ÅÍ °úÇаú AI, ML ºÐ¾ßÀÇ Çлýµé, ±×¸®°í ºòµ¥ÀÌÅÍ ¹× AI ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç °³¹ßÀÚµéÀ» ´ë»óÀ¸·Î ÇÑ´Ù. ÇкΠ°íÇгâºÎÅÍ ´ëÇпø Çлýµé°ú ±³¼ö, ´ëÇÐ ¹× ¿¬±¸ ±â°ü¿¡ ÀÖ´Â ¿¬±¸ÀÚµé±îÁö À¯¿ëÇÏ°Ô ÀÐÀ» ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù. ¹ý·üÀ̳ª Á¤Ã¥ ´ã´ç ±â°ü, Á¤ºÎ ºÎó¿¡¼ ÀÏÇÏ´Â À̵鿡°Ôµµ ºòµ¥ÀÌÅÍ ¹× AI¿Í °ü·ÃµÈ ¹ýÀû ¹®Á¦¿¡ ´ëÇÑ Âü°í¼°¡ µÉ ¼ö ÀÖ´Ù. °ÀÇ¿ëÀ¸·Î´Â ´ëÇпø ¼¼¹Ì³ª °úÁ¤ÀÇ ±³À糪 ¿¬ÇÕÇнÀ ¹®Çå¿¡ ´ëÇÑ Âü°í¼·Î »ç¿ëÇÒ ¸¸ÇÏ´Ù.
¢Â ¿Å±äÀÌÀÇ ¸» ¢Â
Áö±Ý ¿·¿¡ ³õ¿© ÀÖ´Â ½º¸¶Æ®Æù¿¡¼ ¿¬ÇÕÇнÀÀÌ ¼öÇà ÁßÀÏ ¼öµµ ÀÖ°Ú´Ù. ¿¬ÇÕÇнÀÀ̶õ ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅ͸¦ Çѵ¥ ¸ðÀ¸Áö ¾Ê°í Çù·ÂÀûÀ¸·Î ¼öÇàÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× ±â¼ú·Î, ±¸±Û¿¡¼ 2016³â¿¡ ¡¸Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency¡¹¶ó´Â ³í¹®À» ¹ßÇ¥ÇÏ¸é¼ ÇϳªÀÇ ¿ë¾î·Î ÀÚ¸® ÀâÇû´Ù. ¿¬ÇÕÇнÀÀº ±âÁ¸ÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ±â¼úÀÌ Áö´Ñ ÇѰ踦 ³Ñ¾î ÄÄÇ»Æà ÀÚ¿ø ¼Ò¸ðÀÇ ºÐ»ê, ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸È£, °³ÀÎ ¸ÂÃãÇü ÇнÀ µîÀ» ½ÇÇöÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´ë¾ÈÀ¸·Î ÁÖ¸ñ¹ÞÀ¸¸ç ±¸±Û, ¾ÖÇÃ, IBM µîÀÇ °Å´ë ±â¾÷À» ºñ·ÔÇØ ¸¹Àº Å×Å© ±â¾÷¿¡¼ ¿¬±¸¸¦ ÁøÇà ÁßÀÌ´Ù. ÀÌ¿¡ ¹ß¸ÂÃç ±¹³»¿¡¼µµ ³×À̹ö, Ä«Ä«¿ÀS, KT µî ¿©·¯ ±â¾÷¿¡¼ ¿¬±¸ °³¹ßÀ» ÁøÇàÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç Çа迡¼µµ ¿¬±¸´Â ¹°·ÐÀÌ°í ÇÐȸ °Á µîÀ» ÅëÇØ ±â¼ú ÀüÆÄ¿¡ Èû¾²°í ÀÖ´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº Á÷Á¢ ¿¬ÇÕÇнÀ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ °³¹ßÇÑ ÀúÀÚµéÀÌ ±âÁ¸ÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ±â¼ú¿¡ Àͼ÷ÇÑ °³¹ßÀÚ, ¿¬±¸ÀÚ¿¡°Ô ¿¬ÇÕÇнÀ ºÐ¾ßÀÇ ¿¬±¸ µ¿ÇâÀ» µÎ·ç Á¤¸®Çؼ ¾Ë·ÁÁØ´Ù. ¿¬ÇÕÇнÀÀÌ ¹ßÀüÇØ¿Â Àü¹ÝÀûÀÎ È帧À̳ª °ü·Ã °³³äÀ» ÀÍÈ÷´Â µ¥´Â ¾Ë¸ÂÀ¸³ª ½Ç½À À§ÁÖÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ½Ç¿ë¼´Â ¾Æ´Ï¸ç ÇÑ ºÐ¾ß¸¦ ±íÀÌ ´Ù·ç°í ÀÖÁö ¾Ê´Ù. ÀÌ Ã¥À» ½ÃÀÛÁ¡À¸·Î »ï¾Æ ÀüüÀûÀÎ ÁöÇüµµ¸¦ ÆľÇÇÑ ´ÙÀ½, À̸¦ ¹ßÆÇÀ¸·Î Á» ´õ ±¸Ã¼ÀûÀ¸·Î °ü½É ÀÖ´Â ºÐ¾ß·Î ³ª¾Æ°¡¸é ÁÁÀ¸¸®¶ó »ý°¢ÇÑ´Ù. ½ÇÁ¦·Î ¿¬ÇÕÇнÀÀ» ±¸ÇöÇغ¸·Á¸é ÀúÀÚµéÀÌ Âü¿©ÇÑ Æäµå(AIFedAI) ±×·ìÀÇ ÆäÀÌÆ®(FATE)¸¦ ºñ·ÔÇØ ÅÙ¼Ç÷ΠÆä´õ·¹ÀÌƼµå(Tensorflow Federated), IBM Æä´õ·¹ÀÌƼµå ·¯´×(Federated Learning), ÀÎÅÚÀÇ ¿ÀÇÂ(FLOpenFL), ¿£ºñµð¾Æ(NVIDIA)ÀÇ Å¬¶ó¶ó(Clara), ¿ÀǸ¶Àεå(OpenMined)ÀÇ ÆÄÀ̽ÃÇÁÆ®(PySyft) µî ¿©·¯ ¿ÀǼҽº ¿¬ÇÕÇнÀ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©°¡ ³ª¿Í ÀÖÀ¸¹Ç·Î °³¹ß ȯ°æÀ̳ª ¼ºÇâ¿¡ µû¶ó ¼±ÅÃÇØ »ç¿ëÇغ¸±æ ¹Ù¶õ´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº ¿ì¸®¸»·Î ¿¬ÇÕÇнÀÀ» óÀ½ ¼Ò°³ÇÏ´Â ...Ã¥ÀÌ¶ó¼ ±×¸¸Å Ã¥ÀÓÀ» ´À³¤´Ù. ±âÁ¸ÀÇ ¸Ó½Å·¯´× °³³ä¿¡ ´õÇØ ºÐ»êÇнÀ±îÁö °í·ÁÇØ¾ß ÇÏ´Â ¿¬ÇÕÇнÀÀÇ Æ¯¼º»ó ÀÏ¹Ý °³¹ßÀÚ³ª »ç¿ëÀڷμ´Â ¿¬ÇÕÇнÀ¿¡ Á¢±ÙÇϱⰡ ´õ ¾î·Á¿î °ÍÀÌ »ç½ÇÀÌ´Ù. ¾Æ¹«ÂÉ·Ï ÀÌ Ã¥ÀÌ µ¶ÀںеéÀÌ ¿¬ÇÕÇнÀ¿¡ ´Ù°¡°¡´Â µ¥ µµ¿òÀÌ µÇ±â¸¦ ¼Ò¸ÁÇÑ´Ù.
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1Àå. ¼·Ð
1.1 µ¿±â
1.2 ÇØ°áÃ¥À¸·Î¼ÀÇ ¿¬ÇÕÇнÀ
1.2.1 ¿¬ÇÕÇнÀÀÇ Á¤ÀÇ
1.2.2 ¿¬ÇÕÇнÀÀÇ ¹üÁÖ
1.3 ¿¬ÇÕÇнÀÀÇ ¹ßÀü ÇöȲ
1.3.1 ¿¬ÇÕÇнÀ ºÐ¾ßÀÇ ¿¬±¸ À̽´
1.3.2 ¿ÀǼҽº ÇÁ·ÎÁ§Æ®
1.3.3 Ç¥ÁØÈ È°µ¿
1.3.4 FedAI »ýÅ°è
1.4 ÀÌ Ã¥ÀÇ ±¸¼º
2Àå. ¹è°æÁö½Ä
2.1 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü ¸Ó½Å·¯´×
2.2 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü ¸Ó½Å·¯´×°ú º¸¾È ¸Ó½Å·¯´×
2.3 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã À§Çù ¸ðµ¨°ú º¸¾È ¸ðµ¨
2.3.1 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã À§Çù ¸ðµ¨
2.3.2 Àû´ëÀÚ ¸ðµ¨°ú º¸¾È ¸ðµ¨
2.4 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü ±â¹ý
2.4.1 ´ÙÀÚ°£ º¸¾È °è»ê
2.4.2 µ¿Çü ¾ÏÈ£
2.4.3 Â÷ºÐ ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã
3Àå. ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´×
3.1 ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´× ¼Ò°³
3.1.1 ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ Á¤ÀÇ
3.1.2 ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´× Ç÷§Æû
3.2 È®À强 ÁöÇâ ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´×
3.2.1 ´ë±Ô¸ð ¸Ó½Å·¯´×
3.2.2 È®À强 ÁöÇâ ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´× ±â¹ý
3.3 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã ÁöÇâ ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´×
3.3.1 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü ÀÇ»ç °áÁ¤ Æ®¸®
3.3.2 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü ±â¹ý
3.3.3 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü ºÐ»ê ¸Ó½Å·¯´× ±â¹ý
3.4 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü °æ»ç ÇÏ°¹ý
3.4.1 ¼ø¼ö ¿¬ÇÕÇнÀ
3.4.2 ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Àü ¹æ½Ä
3.5 ¿ä¾à
4Àå. ¼öÆò ¿¬ÇÕÇнÀ
4.1 ¼öÆò ¿¬ÇÕÇнÀÀÇ Á¤ÀÇ
4.2 ¼öÆò ¿¬ÇÕÇнÀ ¾ÆÅ°ÅØó
4.2.1 Ŭ¶óÀ̾ðÆ®-...¼¹ö ¾ÆÅ°ÅØó
4.2.2 ÇǾî Åõ ÇÇ¾î ¾ÆÅ°ÅØó
4.2.3 ±Û·Î¹ú ¸ðµ¨ Æò°¡
4.3 ¿¬ÇÕ Æò±Õ ¾Ë°í¸®µë
4.3.1 ¿¬ÇÕ ÃÖÀûÈ
4.3.2 FedAvg ¾Ë°í¸®µë
4.3.3 º¸¾È FedAvg ¾Ë°í¸®µë
4.4 FedAvg ¾Ë°í¸®µëÀÇ °³¼±
4.4.1 Åë½Å È¿À²¼º
4.4.2 Ŭ¶óÀ̾ðÆ® ¼±ÅÃ
4.5 °ü·Ã ¿¬±¸
4.6 µµÀü °úÁ¦¿Í ÇâÈÄ Àü¸Á
5Àå. ¼öÁ÷ ¿¬ÇÕÇнÀ
5.1 ¼öÁ÷ ¿¬ÇÕÇнÀÀÇ Á¤ÀÇ
5.2 ¼öÁ÷ ¿¬ÇÕÇнÀÀÇ ¾ÆÅ°ÅØó
5.3 ¼öÁ÷ ¿¬ÇÕÇнÀ ¾Ë°í¸®µë
5.3.1 º¸¾È ¿¬ÇÕ ¼±Çü ȸ±Í
5.3.2 º¸¾È ¿¬ÇÕ Æ®¸® ºÎ½ºÆÃ
5.4 µµÀü °úÁ¦¿Í ÇâÈÄ Àü¸Á
6Àå. ¿¬ÇÕ ÀüÀÌÇнÀ
6.1 ÀÌÁ¾ ¿¬ÇÕÇнÀ
6.2 ¿¬ÇÕ ÀüÀÌÇнÀ
6.3 ¿¬ÇÕ ÀüÀÌÇнÀ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©
6.3.1 µ¡¼À µ¿Çü ¾ÏÈ£
6.3.2 ¿¬ÇÕ ÀüÀÌÇнÀÀÇ ÈÆ·Ã °úÁ¤
6.3.3 ¿¬ÇÕ ÀüÀÌÇнÀÀÇ ¿¹Ãø °úÁ¤
6.3.4 º¸¾È ºÐ¼®
6.3.5 ºñ¹Ð °øÀ¯ ±â¹Ý FTL
6.4 µµÀü °úÁ¦¿Í ÇâÈÄ Àü¸Á
7Àå. ¿¬ÇÕÇнÀÀ» À§ÇÑ Àμ¾Æ¼ºê ¸ÞÄ¿´ÏÁò ¼³°è
7.1 ±â¿©ÀÚ º¸»ó
7.1.1 ÀÌÀÍ ¹èºÐ °ÔÀÓ
7.1.2 ¿ª°æ¸Å
7.2 °øÁ¤¼º ÀÎÁöÇü ÀÌÀÍ ¹èºÐ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©
7.2.1 ±â¿© ¸ðµ¨¸µ
7.2.2 ºñ¿ë ¸ðµ¨¸µ
7.2.3 ºÒ¸¸µµ ¸ðµ¨¸µ
7.2.4 ½Ã°£Àû ºÒ¸¸µµ ¸ðµ¨¸µ
7.2.5 Á¤Ã¥ Á¶Á¤ÀÚ
7.2.6 º¸»ó ºñÁß °è»ê
7.3 ÅäÀÇ
8Àå. ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü, ÀÚ¿¬¾î ó¸®, Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀ» À§ÇÑ ¿¬ÇÕÇнÀ
8.1 ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀüÀ» À§ÇÑ ¿¬ÇÕÇнÀ
8.1.1 ¿¬ÇÕ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü
8.1.2 °ü·Ã ¿¬±¸
8.1.3 µµÀü °úÁ¦¿Í ÇâÈÄ Àü¸Á
8.2 ÀÚ¿¬¾î 󸮸¦ À§ÇÑ ¿¬ÇÕÇнÀ
8.2.1 ¿¬ÇÕ ÀÚ¿¬¾î ó¸®
8.2.2 °ü·Ã ¿¬±¸
8.2.3 µµÀü °úÁ¦¿Í ÇâÈÄ Àü¸Á
8.3 Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀ» À§ÇÑ ¿¬ÇÕÇнÀ
8.3.1 Ãßõ ¸ðµ¨
8.3.2 ¿¬ÇÕ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ
8.3.3 °ü·Ã ¿¬±¸
8.3.4 µµÀü °úÁ¦¿Í ÇâÈÄ Àü¸Á
9Àå. ¿¬ÇÕ °È ÇнÀ
9.1 °È ÇнÀ ¼Ò°³
9.1.1 Á¤Ã¥
9.1.2 º¸»ó
9.1.3 °¡Ä¡ ÇÔ¼ö
9.1.4 ȯ°æ ¸ðµ¨
9.1.5 °È ÇнÀ »ç·Ê
9.2 °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®µë
9.3 ºÐ»ê °È ÇнÀ
9.3.1 ºñµ¿±â ºÐ»ê °È ÇнÀ
9.3.2 µ¿±â ºÐ»ê °È ÇнÀ
9.4 ¿¬ÇÕ °È ÇнÀ
9.5 µµÀü °úÁ¦¿Í ÇâÈÄ Àü¸Á
10Àå. ÀÀ¿ë ºÐ¾ß
10.1 ±ÝÀ¶
10.2 ÇコÄɾî
10.3 ±³À°
10.4 ¾î¹Ý ÄÄÇ»Æðú ½º¸¶Æ® ½ÃƼ
10.5 ¿¡Áö ÄÄÇ»Æðú »ç¹° ÀÎÅͳÝ
10.6 ºí·ÏüÀÎ
10.7 5G ¸ð¹ÙÀÏ ³×Æ®¿öÅ©
11Àå. ¿ä¾à°ú Àü¸Á
ºÎ·Ï A µ¥ÀÌÅÍ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü
A.1 À¯·´ ¿¬ÇÕ¿¡¼ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ º¸È£
A.2 ¹Ì±¹¿¡¼ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ º¸È£
A.3 Áß±¹¿¡¼ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ º¸È£
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À§¹ðÅ©(WeBank)ÀÇ AI ºÎ¼Àå(AI ÃÖ°í Ã¥ÀÓÀÚ)ÀÌÀÚ È«Äá °úÇбâ¼ú´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅÍ°øÇаú ¼®Á±³¼ö´Ù. ±× Àü¿¡ ÇаúÀåÀ» ¸ÃÀº ¹Ù ÀÖÀ¸¸ç, ºòµ¥ÀÌÅÍ ÀνºÆ¼Æ©Æ®(Big Data Institute)ÀÇ ¼³¸³ÀÌ»ç(2015~2018)À̱⵵ Çß´Ù. °ü½É ºÐ¾ß´Â AI, ¸Ó½Å·¯´×, µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´× µîÀ̸ç ƯÈ÷ ÀüÀÌÇнÀ, ÀÚµ¿ °èȹ ¼ö¸³, ¿¬ÇÕÇнÀ, »ç·Ê ±â¹Ý Ã߷п¡ °ü½ÉÀ» °®°í ÀÖ´Ù. ACM, AAAI, IEEE, IAPR, AAAS µî ¿©·¯ ±¹Á¦ ÇùȸÀÇ È¸¿øÀÌ´Ù. ¸Þ¸±·£µå´ëÇб³ Ä®¸®Áö ÆÄÅ© Ä·ÆÛ½º¿¡¼ 1989³â¿¡ ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ ¹Ú»çÇÐÀ§¸¦, 1985³â¿¡ õü¹°¸®ÇÐ ¼®»çÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾Ò´Ù. ÇлçÇÐÀ§´Â õü¹°¸®ÇÐÀ¸·Î 1982³â¿¡ º£ÀÌ¡´ëÇб³¿¡¼ ¹Þ¾Ò´Ù. ¿öÅзç´ëÇб³(1989~1995)¿Í »çÀ̸ÕÇÁ·¹ÀÌÀú´ëÇб³(1995~2001)ÀÇ ±³¼ö¸¦ ¿ªÀÓÇß´Ù. ¡¸ACM TISTACM Transactions on Intelligent Systems and Technology¡¹¿Í ¡¸IEEE TBDIEEE Transactions on Big Data¡¹ Àú³ÎÀÇ ÃÊ´ë ÆíÁýÀåÀ» Áö³Â´Ù. IJCAIInternational Joint Conference on AIÀÇ ´ëȸÀå(2017~2019)°ú AAAI(Association for the Advancement of AI)ÀÇ ÁýÇà ÀÌ»çȸ ¸â¹ö(2016~2020)·Î ºÀ»çÇß´Ù. ¼ö»ó °æ·ÂÀ¸·Î´Â ¡®2004/2005 ACM KDDCUP èÇǾð½Ê¡¯, ¡®ACM SIGKDD Ưº° °ø·Î»ó(Distinguished Service Award)¡¯(2017), ¡®AAAI Çõ½ÅÀûÀÎ AI ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç »ó(Innovative AI Applications Award)¡¯(2016) µîÀÌ ÀÖ´Ù. È¿þÀÌ(Huawei)ÀÇ ¡®³ë¾ÆÀÇ ¹æÁÖ ¿¬±¸¼Ò(Noah¡¯s Ark Lab)¡¯ ÃÊ´ë ¿¬±¸¼ÒÀå(2012~2014)À» Áö³ÂÀ¸¸ç, AI Ç÷§Æû ȸ»çÀÎ Æ÷Æз¯´ÙÀÓ(4Paradigm)ÀÇ °øµ¿ ¼³¸³ÀÚÀ̱⵵ ÇÏ´Ù. ÁöÀº Ã¥À¸·Î´Â ¡ºIntelligent Planning¡»(Springer, 1997), ¡ºCrafting Your Research Future¡»(Morgan & Claypool, 2012), ¡ºConstraint-based Design Recovery for Software Engineering¡»(Springer, 1997) µîÀÌ ÀÖ´Ù.
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ÀÌÅÂÈÖ [Àú]
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»ê¾÷ü¿Í Çб³, ¿¬±¸±â°üÀ» °ÅÄ¡¸ç ¿©·¯ ½Ã½ºÅÛ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ¼öÇàÇß´Ù. 2007³âºÎÅÍ 2010³â±îÁö Ƽ¸Æ½º¼ÒÇÁÆ®¿¡¼ ±Ù¹«Çϸç Ƽº£·Î °ü°èÇü µ¥ÀÌÅͺ£À̽º °³¹ß¿¡ Âü¿©Çß´Ù. 2014³â¿¡ ¼¿ï´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅÍ°øÇкο¡¼ ¹Ú»çÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾ÒÀ¸¸ç, ÇöÀç Çѱ¹ÀüÀÚÅë½Å¿¬±¸¿ø¿¡¼ ¼±ÀÓ¿¬±¸¿øÀ¸·Î ÀçÁ÷ÇÏ¸ç ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨À» ÀÌ¿ëÇÑ ±Ù»ç ÁúÀÇ Ã³¸® ¿£ÁøÀ» °³¹ßÇÏ´Â TrainDB ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ À̲ø°í ÀÖ´Ù. ¿¡ÀÌÄÜÃâÆǻ翡¼ Æì³½ ¡ºÄ÷¸®Æ¼ Äڵ塻(2017), ¡º¾çÀÚ ÄÄÇ»Æà ÀÔ¹®¡»(2020), ¡º¾çÀÚ ÄÄÇ»ÆÃ: À̷п¡¼ ÀÀ¿ë±îÁö¡»(2020)¸¦ ¿ì¸®¸»·Î ¿Å°å´Ù.
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Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
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ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù. |
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±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ù À̳», ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´É |
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±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
(´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü)
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì |
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´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù.
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
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Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯ |
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ |
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç, ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
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¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
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<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°> |
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù. |
»óÇ°Àº ¼¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
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»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù. |
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»óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
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<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°> |
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»óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù. ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
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¹è¼Ûºñ ¾È³» |
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óÇ°À» ±¸¸Å½Ã : ¾÷üº°·Î »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë
* ¼¼Æ®»óÇ°ÀÇ °æ¿ì ºÎºÐÃë¼Ò ½Ã Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
* ºÏÄ«Æ®¿¡¼ ¹è¼Ûºñ¾ø¾Ö±â ¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϼż, µ¿ÀϾ÷ü»óÇ°À» Á¶±Ý ´õ ±¸¸ÅÇϽøé, ¹è¼Ûºñ¸¦ Àý¾àÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
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Çؿܹè¼Û ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼¿¡¼´Â ±¹³»¿¡¼ ÁÖ¹®ÇϽðųª ÇØ¿Ü¿¡¼ ÁÖ¹®ÇÏ¿© ÇØ¿Ü·Î ¹è¼ÛÀ» ¿øÇÏ½Ç °æ¿ì DHL°ú Ư¾àÀ¸·Î Ã¥Á¤µÈ ¿ä±ÝÇ¥¿¡
ÀÇÇØ °³ÀÎÀÌ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °æ¿ìº¸´Ù ¹è¼Û¿ä±ÝÀ» Å©°Ô ³·Ã߸ç DHL(www.dhl.co.kr)·Î Çؿܹè¼Û ¼ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä!!! |
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄϾ÷üÀÇ ¹è¼ÛÁö¿¬½Ã ÁÖ¹®ÀÌ ÀÚµ¿À¸·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
À¯ÅëÀÇ Æ¯¼º»ó Ãâ°í±â°£Àº ¿¹Á¤º¸´Ù ¾Õ´ç°ÜÁö°Å³ª ´ÊÃçÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù. |
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