데이터 반출 없는 다기관 연합 인공지능 학습 플랫폼

데이터 규제와 사일로(Silo) 현상에 기술적으로 대응하는 딥테크 인프라. FedTensor는 기관 내 데이터를 안전하게 유지하며 지능만 공유하는 신뢰 기반의 플랫폼을 지향합니다.

데이터 딜레마의 해결책, FedTensor

의료, 금융, 제조 등 민감 데이터 중심 산업은 규제 및 보안 이슈로 인해 데이터 공유가 불가능한 '사일로 현상'에 갇혀 AI 성능 확장에 한계를 겪고 있습니다.

FedTensor는 각 기관에 직접 구축되는 엣지 아키텍처를 통해 데이터 반출 없이 모델을 고도화합니다. 암호화된 파라미터 결합을 통해 기관별 정보 주권을 최대한 보호하는 것을 원칙으로 합니다.

기관별 데이터 불균형(Non-IID) 환경에서 편향 문제를 해소하고 범용적 예측 성능을 확보하기 위한 독자적인 결합 알고리즘을 보유하고 있습니다.

통신 구간 암호화(mTLS), 연산 환경 보호(TEE), 모델 역공학 방지(SMPC/DP)를 융합 설계하여 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 원칙에 부합하는 아키텍처를 추구합니다.

현장의 다양한 데이터 편차를 엣지 서버에서 자동으로 표준화하여, 플랫폼 도입 초기부터 학습 데이터의 품질을 안정적으로 유지하는 것을 목표로 합니다.

FedTensor는 대학병원과의 임상 협력을 통해 의료 AI 혁신 기술을 개발하고 있습니다. 데이터 프라이버시를 지키면서도 다기관 임상 지식을 결집하는 것이 저희의 핵심 과제입니다.

산부인과, 영상의학과 등 전문 임상 영역에서 대학병원과 함께 연합학습 기반 AI 모델을 연구하고 있습니다. 데이터 반출 없이 다기관 임상 경험을 하나의 모델로 통합하는 것이 목표입니다.

환자 모니터링, 질병 예측 등 실제 임상 현장의 의사결정을 돕는 AI 기술을 개발 중입니다. 의료진의 경험적 직관을 데이터 기반의 근거로 보완하여 더 나은 환자 결과를 추구합니다.

각 의료기관의 데이터 주권을 최우선으로 고려한 엣지 학습 인프라를 구축합니다. 민감한 환자 정보는 기관 외부로 반출되지 않으며, 학습된 지능만이 안전하게 공유됩니다.