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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배수환 (Soongsil University) 신용태 (Soongsil University)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
201 - 207 (7page)

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머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다 학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.
#BlockChain #Configuration Management System #Deep Learning #Ethereum #Tensor Flow

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 시스템 설계
4. 성능평가
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
S. H. Bae / 2021 / A Study on Deep learing Configuration Management System using Block chain / Journal of 2021 KIPS 28:234~237 google schola S. Nakamoto / 2009 / Bitcoin: A Peer-to-Pe er Electronic Cash System google schola V. Buterin / 2014 / Ethereum White Paper: A Next Gerne ration Smart Contract & Decentra lized Applicat ion Platform google schola IBM / 2018 / An Introduction to Hyperledger google schola K. Driscoll / 2003 / Computer safy, Realiability, and Security :235~248 google schola

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