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개요Split Learning은 모델을 여러 장치 간에 분할하여 데이터가 로컬을 벗어나지 않으면서도 협업 학습이 가능하도록 하는 프라이버시 중심의 분산 학습 기술입니다. 본 글에서는 Split Learning의 개념, 구조, 주요 기술 요소, Federated Learning과의 비교, 보안성과 활용 사례를 중심으로 실무 도입 가능성을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Split Learning은 딥러닝 모델을 클라이언트와 서버로 나누어 학습하는 방식으로, 클라이언트는 전방 레이어만 계산하고 서버는 후방 레이어를 계산합니다. 이 구조는 원본 데이터를 서버에 전송하지 않아도 되므로 프라이버시와 보안성이 크게 향상됩니다.목적: 데이터 프라이버시 보호 및 연산 분산기반 원리: 모델 분할 및 순방향/역방향 전파 분리..

개요On-Device Federated Analytics는 데이터를 사용자 기기 내에서 분석하고, 서버에는 통계적 결과만 업로드하는 분산형 데이터 분석 방식입니다. 중앙집중형 서버로 원시 데이터를 전송하지 않기 때문에 개인정보 보호가 뛰어나며, 데이터 규제 환경에서도 안전하게 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사용자 단말기에서 로컬 분석을 수행하고, 통계 처리된 결과만 서버로 전송하는 분석 기법핵심 개념Raw data는 로컬에 보존, Aggregated data만 공유연관 기술Federated Learning, Differential Privacy, Edge AI이 기법은 Google, Apple 등 글로벌 기업들이 모바일 OS에 탑재하며 적극적으로 도입 중입니다.2..

개요연합학습(Federated Learning)은 개별 데이터 소유자가 원본 데이터를 공유하지 않고도 인공지능(AI) 모델을 공동 학습할 수 있도록 하는 분산형 머신러닝 기술입니다. 중앙 서버에 데이터를 업로드하지 않고 로컬 장치에서 모델을 학습한 후, 학습된 파라미터만을 서버로 전송하여 집계하는 방식으로, 개인정보 보호와 데이터 보안이 중요한 분야에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의연합학습은 2016년 Google이 모바일 단말기에서의 AI 학습 문제를 해결하기 위해 처음 제안한 개념으로, 기본 원리는 다음과 같습니다:중앙 서버가 초기 모델을 각 클라이언트(기기, 기관 등)에 배포각 클라이언트는 로컬 데이터로 모델을 학습학습된 파라미터(모델 가중치)를 중앙 서버에 전송서버는 이를 집계하여 새로운 ..

개요온디바이스 AI는 인공지능 모델이 클라우드가 아닌 로컬 디바이스 상에서 직접 실행되는 기술을 말한다. 스마트폰, IoT 기기, 웨어러블, 차량용 시스템 등 다양한 환경에서 데이터의 실시간 분석과 AI 추론이 가능하며, 응답 속도, 개인 정보 보호, 네트워크 의존성 감소 등의 장점을 제공한다. 최근 엣지 컴퓨팅과 AI 칩 기술의 발전에 힘입어 그 활용 범위가 급속히 확대되고 있다.1. 개념 및 정의온디바이스 AI는 데이터 수집, 처리, 추론을 디바이스 내에서 수행하는 구조로, AI 연산이 클라우드 서버가 아닌 **엣지(Edge)**나 단말에서 이루어진다.목적: 실시간성 확보, 개인 정보 보호 강화, 오프라인 환경 대응특징: 저전력, 경량화 모델, 빠른 응답 속도적용 환경: 스마트폰, 차량, IoT 센서..