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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,211 - 1,214 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.10.1211
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Private Coded Matrix Multiplication (PCMM)은 기존의 coded computation과 Private Information Retrieval (PIR) 기법을 결합한 기법으로, 많은 파생연구가 진행되고 있다. Fully Private Coded Matrix Multiplication (FPCMM)은 PCMM의 파생 연구 중 하나로서, 하나의 master와 다수의 worker로 구성된 분산 컴퓨팅 시스템에서 master가 자신의 데이터를 가지지 않는 경우를 고려한다. 본 논문에서는 이러한 FPCMM에서 Look-Up Table (LUT)를 이용하여 계산의 효율성을 높이는 방법을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. FPCMM을 위한 LUT 디자인
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
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M. Kim, H. Yang, and J. Lee, “Private coded matrix multiplication,” IEEE Trans. Inf. Forensics Secur., vol. 15, pp. 1434-1443, 2020.
K. Lee, M. Lam, R. Pedarsani, D. Papailiopoulos, and K. Ramchandran, “Speeding up distributed machine learning using codes,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 64, no. 3, pp. 1514-1529, Mar. 20. (https://doi.org/10.1109/TIT.2017.2736066)
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