[쿠키과학] '연합학습 한계 돌파'… KAIST, 합성 데이터로 AI 범용성 강화

환자 진료기록이나 금융 데이터처럼 개인정보를 한곳에 모으기 어려운 문제를 해결하기 위해 고안된 ‘연합학습(Federated Learning)’이 새로운 발전의 전환점을 찾았다. KAIST 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 최대 난제였던 성능저하 문제를 해결할 방법을 제시했다. 연구팀은 연합학습의 고질인 ‘지역 과적합(Local Overfitting)’ 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화 성능을 크게 향상시키는 새로운 학습법을 개발했다. 연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할... 2025-10-15 15:06 [이재형]

[쿠키과학] '알레르기+미세먼지' 동시 노출… 바이러스 감염 위험 ↑

[쿠키과학] '세계 최초 초미세먼지·극초미세먼지 실시간 측정'… ETRI 창업기업 ㈜공감센서