데이터 유출 제로, Flower 기반 연합 학습으로 구현한 프라이버시 보호 AI

Context

중앙 서버로의 의료 데이터 전송은 심각한 보안 리스크를 초래하는 구조. 개인정보 보호 규제 준수와 고성능 예측 모델 학습 사이의 기술적 충돌 발생. 원시 데이터 이동 없이 모델을 학습시키는 분산 아키텍처 필요.

Technical Solution

• Flower 프레임워크를 도입하여 데이터가 아닌 모델 가중치만 교환하는 Federated Learning 구조 설계
• Scikit-learn의 LogisticRegression 모델에 warm_start 옵션을 적용하여 이전 가중치를 유지하며 학습하는 증분 학습 방식 채택
• gRPC 기반 통신 프로토콜을 통해 에지 디바이스와 중앙 서버 간의 경량화된 파라미터 전송 환경 구축
• FedAvg 전략을 활용하여 여러 클라이언트의 로컬 업데이트 값을 평균 내어 전역 모델을 갱신하는 집계 로직 구현
• Docker 컨테이너 기반의 환경 격리를 통해 다수의 에지 노드를 시뮬레이션하는 오케스트레이션 환경 구성
• NumPyClient 클래스를 상속받아 로컬 데이터 학습 및 파라미터 추출을 관리하는 전용 클라이언트 인터페이스 설계

Key Takeaway

데이터 소유권을 사용자에게 유지하면서 집단 지성을 활용하는 'Code-to-Data' 패러다임의 실현. 프라이버시 보존과 모델 성능 최적화를 동시에 달성하는 분산 AI 설계 원칙 제시.