클래스 불균형 문제에 연합학습 적용을 위한 최적화 기법 연구

이현수; 홍성은; 방준일; 김화종

doi:10.14801/jkiit.2021.19.1.43

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현수 (강원대학교) 홍성은 (강원대학교) 방준일 (강원대학교) 김화종 (강원대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제1호(JKIIT, Vol.19, No.1)

발행연도: 2021.1

수록면: 43 - 54 (12page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.1.43

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고도로 발달된 개인 정보 식별 기술에 의해 개인에 대한 식별이 용이해지면서, 정보 사회에서 정보 주체의 권리를 보장할 수 있는 다양한 방안이 요구되고 있다. 연합학습은 이러한 요구에 의해 제안된 기계학습 방식으로 데이터를 비공개로 유지하면서 기계학습 알고리즘을 훈련하기 위한 특정 접근 방식이다. 본 논문에서는 개인정보보호 이슈에 민감한 의료 산업에 연합학습을 적용할 때 발생할 가능성이 있는 문제점을 파악하기 위해 망막 환자 데이터셋을 실제 의료기관이 데이터를 보유하고 있는 환경처럼 데이터 분포를 불균형하게 분할했다. 여기서 발생하는 클래스 불균형 문제에 다양한 학습 최적화 기법을 적용한 실험을 진행한 결과, 언더 샘플링 및 TopkAvg 기법을 적용한 실험에서 F1 score 0.96을 달성했으며, 학습 시간도 단축시켰다.

#imbalance data #federated learning #sampling #optimization

참고문헌 (16)

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Keith Bonawitz / 2019 / Towards federated learning at scale: system design / arXiv preprint arXiv:1902.01046

Wenqi Li / 2019 / Privacy-preserving federated brain tumour segmentation / International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging MLMI 2019: Machine Learning in Medical Imaging 11861:133~141

Micah J Sheller / 2019 / Multi-Institutional Deep Learning Modeling Without Sharing Patient Data: A Feasibility Study on Brain Tumor Segmentation / International MICCAI Brainlesion Workshop BrainLes 2018:Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries :92~104

고혜경 / 2014 / XML 기반 전자 의료 기록 데이터의 개인 정보 보호 기법 연구 / 한국정보기술학회논문지 12(5):185~191

Micah J. Sheller / 2020 / Federated learning in medicine: facilitating multi-institutional collaborations without sharing patient data / Nature Scientific Reports 10

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