페드텐서 FedTensor

개인정보 보호 기술의 세계에는 서로 다른 두 가지 접근법이 존재합니다. 바로 k-익명성(k-anonymity)으로 대표되는 '데이터 익명화'와 차등 정보보호(Differential Privacy)라는 '통계적 프라이버시'입니다.​결론부터 말하자면, 차등 정보보호는 k-익명성, l-다양성, t-근접성과 직접적으로 비교하거나 연관 짓기 어렵습니다. 이 둘은 서로를 대체하는 관계가 아닌, 각기 다른 문제 상황을 해결하기 위한 별개의 도구이기 때문입니다.​핵심 차이점: '데이터'를 보호하는가, '분석 결과'를 보호하는가?두 기술의 가장 큰 차이는 무엇을 보호의 대상으로 삼는지에 있습니다.1. k-익명성 (k-anonymity), l-다양성, t-근접성​"데이터 자체를 수정하여 안전하게 만든다"​이 기법들은 데이..

소프트웨어 개발 생애 주기(Software Development Life Cycle, SDLC)는 고품질의 소프트웨어를 가장 효율적인 비용과 시간 안에 개발하고 유지보수하기 위해 거치는 전체 과정을 체계적으로 정의한 모델입니다. 간단히 말해, 소프트웨어의 탄생부터 소멸까지의 전 과정을 단계별로 나눈 일종의 '로드맵'이라고 할 수 있습니다.​SDLC는 개발팀이 특정 목표와 계획에 따라 소프트웨어를 설계, 개발, 테스트할 수 있도록 명확한 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 프로젝트의 투명성을 높이고, 예측 가능성을 향상시키며, 최종 제품의 품질을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.SDLC의 주요 단계SDLC는 일반적으로 다음과 같은 핵심 단계를 포함하며, 각 단계는 이전 단계의 결과물을 바탕으로 진행됩니다..

인공지능이나 신경망이라고 하면 거대한 서버실에서 복잡한 수식이 오가는 장면이 떠오르지만, 사실 그 본질은 우리가 일상에서 '진실을 찾아가는 과정'과 매우 닮아 있습니다. 기술에 익숙하지 않은 독자들도 쉽게 이해할 수 있도록, '키 측정'이라는 비유를 통해 신경망 학습의 의미를 정리해 보았습니다.AI가 공부하는 법: "당신의 진짜 키는 얼마인가요?"1. 도입: '참값'은 어디에 있는가?우리는 흔히 자신의 키가 175cm라거나 160cm라고 말합니다. 하지만 엄밀히 말해 '키의 참값'이란 무엇일까요? 아침에 잰 키와 저녁에 잰 키가 다르고, 어떤 측정기를 쓰느냐에 따라 소수점 단위가 달라집니다. 우리는 결코 완벽한 참값을 알 수 없습니다. 다만 여러 번 측정해서 얻은 데이터들을 바탕으로 "내 진짜 키는 아마..

인공지능은 어떻게 정답을 찾을까?인공지능, 딥러닝, 신경망... 이름만 들으면 무척 복잡하고 난해한 최첨단 기술처럼 느껴집니다. 하지만 그 안을 들여다보면, 기본 원리는 우리가 학창 시절 배웠던 수학과 크게 다르지 않습니다. 오늘은 2차원 평면 위에 놓인 세 개의 점을 지나는 '가장 알맞은 직선'을 찾아보며, 인공지능이 데이터를 학습하는 두 가지 방법을 쉽고 직관적으로 알아보겠습니다.문제 상황: 세 점을 지나는 완벽한 직선은 없다2차원 평면 위에 세 점 $(1, 2)$, $(2, 3)$, $(3, 5)$가 있다고 상상해 봅시다. 이 세 점을 동시에 완벽하게 관통하는 하나의 직선은 존재하지 않습니다. 따라서 우리의 목표는 이 점들과 가장 오차가 적은(가장 근접하게 지나가는) 직선인 $y = wx + b$를..

CT 이미지와 의료용 디지털 영상 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 단순히 이미지만 담고 있는 파일이 아니라, 환자 정보, 촬영 장비 설정, 3D 공간 좌표 등 방대한 메타데이터가 포함된 복합 데이터 구조체입니다. 인공지능 모델 개발에 필요한 핵심적인 파일 형식과 내부 구조를 정리합니다.1. DICOM 파일 구조 (The Anatomy of a DICOM File)DICOM 파일은 크게 Preamble(서문), Prefix(접두사), 그리고 수많은 Data Element(데이터 요소)들의 집합으로 구성됩니다.구성 요소설명Preamble (128 bytes)파일의 시작을 알리는 공간 (주로 0으로 채워짐).Prefix (4 bytes)..