데이터 반출 없는 다기관 연합 인공지능 학습 플랫폼

데이터 규제와 사일로(Silo) 현상을 기술적으로 극복하는 범용 연합학습 플랫폼. 원본 데이터의 이동 없이 인공지능 모델 가중치만 안전하게 융합합니다.

데이터 딜레마의 해결책, FedTensor

문제: 데이터 딜레마

고성능 AI 개발을 위해 대규모 데이터가 필수적이나, 의료·금융 등 고부가가치 산업일수록 규제 및 보안 이슈로 데이터의 외부 반출과 중앙 집중화가 원천 차단되어 있습니다.

해결: 연합학습(Federated Learning)

각 기관 내부에 학습 전용 엣지(Edge)를 설치하여 데이터를 외부로 유출하지 않습니다. 오직 분산 학습된 '파라미터(가중치)'만 암호화하여 교환하는 딥테크 인프라를 제공합니다.

핵심 원천 기술

적응형 하이브리드 연합학습 엔진

기관별 데이터 불균형 현상(Non-IID)을 극복하기 위한 독자적 파라미터 결합 알고리즘을 적용하여 최적의 모델 성능과 수렴 속도를 보장합니다.

3중 프라이버시 보호 아키텍처

통신 구간 암호화(mTLS), 연산 환경 보호(TEE), 모델 역공학 방지(SMPC/DP)의 융합 설계를 통해 제로 트러스트(Zero Trust) 보안을 실현합니다.

엣지 탑재형 자동 전처리 모듈

이기종 기기 간의 데이터 편차를 각 기관의 엣지 서버에서 자동으로 표준화하여 학습의 안정성을 획득합니다.

첫번째 MVP: 요로결석 쇄석술 성공률 예측 AI

플랫폼의 성능 검증과 초기 수익 창출을 위한 첫 번째 응용 서비스입니다. 3차 대학병원과 1·2차 비뇨의학과 네트워크를 연결하여, 다기관 데이터 기반의 신뢰도 높은 성공률 예측 지표를 제공합니다. 이를 통해 환자의 불필요한 시술을 방지하고 병원의 매출 최적화를 지원합니다.

공지사항

번호 제목 작성일
1 페드텐서 공식 홈페이지 오픈 안내 2026.03.24

오시는 길

페드텐서 (FedTensor)

주소: 전북특별자치도 전주시 덕진구 오공로 123, 5층 504호 (만성동, 전북테크비즈센터)