ICLAB 이수동 선임연구원 -
다학제 융합클러스터 공모전
장려상 수상

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(축) 이수동 선임연구원
다학제 융합클러스터 주제발굴 공모전
- 장려상 수상


한국원자력연구원 지능형컴퓨팅연구실 ‘이수동 선임연구원’님께서 국가과학기술연구회(NST)에서 주최한 2020년 다학제 융합클러스터 주제 발굴 공모전에서 ‘분산된 연구 데이터의 연합학습을 위한 플랫폼 구축 융합클러스터’를 제안하여 장려상을 수상하였습니다.

연합학습(Federated Learning)은 여러 위치에 분산된 데이터를 서로 공개하거나 한 곳에 합치지 않고도, 전체 데이터를 머신러닝, 딥러닝 모델의 학습에 함께 사용하는 방법론입니다. 2016년 Google이 연합학습의 개념을 공식적으로 제안한 이후로, 데이터의 보안이 중요한 의료, 금융, 마케팅 등의 분야에서 관련된 연구가 활발히 수행되고 있습니다.

이수동 선임연구원은 이번 공모전에서 연합학습을 활용하여 유사한 태스크의 데이터를 보유하고 있는 다수의 연구기관(출연(연), 대학, 기업)이 상호 협력할 수 있는 공동연구 플랫폼 구축을 제안하였습니다. 향후 지속적인 연구를 통해 좋은 결과가 있기를 기대해봅니다.


다학제 융합클러스터 주제발굴 공모전 시상식

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