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학술저널
저자정보
김영랑 (한국항공대학교) 우정훈 (한국항공대학교) 이재환 (한국항공대학교) 신지선 (세종대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
13 - 19 (7page)

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기계학습의 정확도는 학습용 데이터의 양과 데이터의 품질에 많은 영향을 받는다. 기존의 웹을 기반으로 학습용 데이터를 수집하는 것은 실제 학습과 무관한 데이터가 수집 될 수 있는 위험성이 있으며 데이터의 투명성을 보장할 수가 없다. 본 논문에서는 블록체인구조에서 블록들이 직접 병렬적으로 데이터를 수집하게 하고 각 블록들이 수집한 데이터를 타 블록의 데이터와 비교하여 양질의 데이터만을 선별하는 방안을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 블록들은 데이터를 서로 블록체인을 통해 공유하며 All-reduce 구조의 Parallel-SGD를 활용하여 다른 블록들의 데이터와 비교를 통해 양질의 데이터만을 선별하여 학습용 데이터셋을 구성할 수가 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 구조의 성능을 확인하기 위해 실험을 통해 기존의 벤치마크용 데이터셋의 이미지를 활용하여 변조된 이미지 사이에서 원본이미지만을 양질의 데이터로 판별함을 확인하였다.
#블록체인 #데이터 수집 #기계학습 #병렬 딥러닝 #Block chain #Data collection #Machine learning #Parallel-SGD

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 딥러닝(Deep learning)
Ⅳ. 블록체인
Ⅴ. 제안 설계
Ⅵ. 실험 및 결과 분석
Ⅶ. 결론 및 향후 연구 계획
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
M. Zeinkevich / 2010 / Parallelized Stochastic Gradient` Descent / Advances in Neural Information Processing Systems 23:2595~2603 google schola A. Sergeev / 2018 / Horovod: fast and easy distributed deep learning in TensorFlow / arXiv e-prints google schola E. C. Ferrer / 2017 / The blockchain: a new framework for robotic swarm systems / arXiv e-prints google schola Y. Lecun / The Mnist database google schola Jiapei Li / 2017 / Text Mining and Visualization of Papers Reviews Using R Language / Journal of information and communication convergence engineering 15(3):170~174 dbpia

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