정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document : 247 / 247
| 한글제목(Korean Title) |
블록체인 기반의 분산형 딥러닝 시스템 설계 및 구현 |
| 영문제목(English Title) |
Design and Implementation of Blockchain-Based Distributed Deep Learning System |
| 저자(Author) |
강정호
김민수
정광수
Jeongho Kang
Minsu Kim
Kwangsue Chung
김재석
신진명
황도연
최윤호
Jae-Seok Kim
Jinmyeong Shin
Do-Yeon Hwang
Yoon-Ho Choi
추현지
김연희
최병주
Hyun-Ji Chu
Yeonhee Kim
Byoungju Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 27 NO. 08 PP. 0362 ~ 0371 (2021. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
다양한 형태의, 그리고 다량의 데이터가 점차 축적되어가면서 이를 해석하고 활용하기 위한 딥러닝 학습의 중요성이 더욱 커졌다. 딥러닝 학습 시 필요한 연산이 점차 복잡해짐에 따라 이에 필요한 컴퓨팅 능력을 분산하여 처리하고자 하는 분산형 딥러닝 시스템이 등장하게 되었고, 이때 각 학습 노드 간에 학습 결과인 가중치 데이터를 교환하는 방법에 대한 논의가 다양하게 되어왔다. 그러나 기존에 제시되어왔던 가중치 교환 방식은 제3 관리자를 필요로 하는 중앙 집중형 방식이거나, 혹은 각 노드간 데이터 무결성의 침해 위험이 잔재하는 P2P 기반의 방식이었다. 이에 본 연구에서는 P2P 환경에서도 데이터의 무결성을 보장하면서 가중치 데이터를 교환할 수 있는 블록체인 기반의 분산형 딥러닝 시스템 Chainlearn 을 제안하며, 이에 대한 활용 사례를 보이고 기존 시스템과 비교한 Chainlearn만의 특장점을 분석한다. |
영문내용
(English Abstract) |
With gradual accumulation of various forms and large quantities of data, the importance of deep learning process to interpret and utilize them has increased. The increasing complexity of computations required for deep learning has led to the emergence of distributed deep learning systems to deal with the computing power in part, resulting in discussions on how to exchange weighted data, the result of training between learning nodes. Previously proposed weight exchange methods were either centralized, requiring third-party administrators, or P2P-based. They show a risk of infringing data integrity between nodes. Thus, in this work, we proposed a blockchain-based distributed deep learning system called Chainlearn. It allows for exchanging weighted data while ensuring data integrity even in P2P environments. This study also used cases and analyzed characteristics of Chainlearn compared to existing systems. |
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