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Federated Learning이란? Federated Learning(연합 학습)은 데이터가 중앙 서버로 모이지 않고, 각 기기에서 학습이 이루어지는 분산형 머신러닝 방법론입니다. 이 방식은 사용자의 개인 데이터를 보호하면서도 머신러닝 모델을 훈련할 수 있도록 해줍니다. 데이터를 기기에서 직접 학습시키고, 각 기기에서 얻은 모델 업데이트만을 중앙 서버로 전송하여 모델을 개선하는 방식이기 때문에 개인정보 유출을 방지할 수 있습니다. 이 기술은 특히 개인정보 보호와 관련된 산업에서 큰 주목을 받고 있습니다. Federated Learning의 주요 특징 Federated Learning은 몇 가지 중요한 특징을 가지고 있습니다. 첫째, 데이터는 각 기기나 서버에 남아 있으므로 개인 정보 보호가 우수..

Vector Database란 무엇인가? Vector Database는 대규모 벡터 데이터의 저장 및 검색을 최적화한 데이터베이스 시스템입니다. 벡터 데이터는 주로 머신러닝 및 인공지능(AI) 모델에서 생성되는 수학적 표현으로, 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형식의 데이터를 수치화하여 컴퓨터가 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 벡터 데이터를 효과적으로 저장하고, 검색하고, 분석하는 데 필요한 특수한 기능을 갖춘 데이터베이스가 바로 Vector Database입니다. Vector Database의 중요성 최근 몇 년 동안, AI와 머신러닝 기술의 발전에 따라 대규모 데이터 분석 및 검색 시스템에서 벡터 데이터의 중요성이 증가하고 있습니다. 특히, 자연어 처리(NLP), 이미지 검색, 추천 시스템 ..

Homomorphic Encryption의 이해 Homomorphic Encryption(HE)은 데이터를 암호화된 상태에서도 계산이 가능하게 만드는 기술입니다. 일반적으로 데이터를 암호화하면, 이를 해독하지 않고서는 값을 사용할 수 없습니다. 그러나 Homomorphic Encryption은 이 한계를 극복하여, 암호화된 데이터를 그대로 처리할 수 있도록 해줍니다. 이는 클라우드 환경에서 데이터의 보안성을 유지하면서도 실시간 분석이 가능하다는 큰 장점을 제공합니다. 클라우드 데이터 분석의 보안 문제 클라우드 서비스를 이용한 데이터 분석은 효율적이고, 비용 효율적인 방법으로 널리 사용되고 있습니다. 하지만 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 처리하는 과정에서 보안상의 위험이 따릅니다. 특히 민감한 개..